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Enregistrement W2063036263 · doi:10.1001/archpedi.160.6.610

Risk-compensation behavior in children: myth or reality?

2006· article· en· W2063036263 sur OpenAlexaffabout
I B Pless, Helen Magdalinos, Brent Hagel

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjury preventionPoison controlPsychologyMedicineOccupational safety and healthClinical psychologyDemographyPediatricsMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess risk compensation and risk homeostasis theory in children. DESIGN: We used a case-control study design in children aged 8 to 18 years who had an injury while participating in an activity that did or could entail the use of protective equipment (PE). SETTING: Montreal Children's Hospital emergency department from December 1, 2001, to November 30, 2002. PARTICIPANTS: We interviewed consenting children and compared the reports of risk-taking behaviors in those who did and those who did not report using PE. MAIN OUTCOME MEASURES: Indicators of risk-taking behavior and injury severity. RESULTS: A total of 674 children presented with injuries during the study, and 394 were interviewed (235 PE users and 159 nonusers). There was no evidence of an association between indicators of risk-taking behavior and PE use after adjusting for age, sex, personality, and type of activity and no relationship between injury severity and PE use. CONCLUSIONS: Results of this study provide no support for hypotheses about risk homeostasis theory among children using PE. The validity of the theory appears highly doubtful for children in this age range.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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