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Enregistrement W2064668461 · doi:10.1503/cjs.036210

Retrospective review of all-terrain vehicle accidents in Alberta

2012· article· en· W2064668461 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean‐Sébastien Pelletier, Jessica McKee, Dejan Ozegovic, Sandy Widder

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyTerrainMedical emergencySurgeryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: All-terrain vehicles (ATVs) are frequently associated with injuries and deaths. In spite of this, very few guidelines, let alone legal restrictions, exist to guide users of these machines. METHODS: We conducted a standardized review of prospectively collected data from the Alberta Trauma Registry. All patients who were involved in ATV-related traumas from 2003 to 2008 with an Injury Severity Score (ISS) greater than 12 were included. The variables studied were age, sex, type of vehicle, purpose of use, person injured (driver or passenger), ISS, distribution of injuries, length of hospital stay, helmet use and death. RESULTS: We evaluated 435 patients with ATV-related injuries and ISS greater than 12. The average ISS was 22.8, with an overall mortality of 4.6%; 55% of patients were not wearing helmets, and most of the deaths (85%) occurred among these individuals. Helmet use was associated with a lower risk of mechanical ventilation and of injury to the head and/or cervical spine. Children accounted for 18.9% of all patients and 15% of deaths; 57% of them were wearing helmets at the time of their accidents. CONCLUSION: All-terrain vehicle use in Alberta carries a significant risk of injury and death, and there is an association between death and lack of helmet use. A minimum age for ATV use of at least 16 years and a legal requirement for helmet use may increase public awareness of these risks and decrease morbidity and mortality.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,992

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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