Quality of information on risk factors reported by ski patrols
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the reliability of reporting of information on risk factors from a standard accident report form used by ski patrols and a follow up mail questionnaire or telephone interview among injured skiers and snowboarders. SETTING: 19 ski areas in the Canadian province of Quebec between November 2001 and April 2002. PARTICIPANTS: 4377 injured skiers and snowboarders seen by the ski patrol, who completed a follow up mail questionnaire or telephone interview. MAIN OUTCOME MEASURES: Kappa and weighted kappa statistics were used to measure the chance corrected agreement for self reported ability, age, skiing time on day of injury, lessons, type of practice, use of helmet at time of injury, and hill difficulty. RESULTS: The kappa value for helmet use at the time of injury was 0.88 (95% confidence interval 0.87 to 0.90) and for other risk factors ranged from 0.45 (skiing time on day of injury) to 0.98 (age). Few differences were seen in reporting by body region of injury. Reporting consistency was lower for respondents who completed telephone interviews compared with those who completed mail questionnaires and those who responded more than four months after the injury. CONCLUSIONS: Moderate to almost perfect agreement, depending on the risk factor, exists between ski patrols' accident report forms and follow up information. Ski patrol reports can be a reliable and readily available source of information on risk factors for skiing and snowboarding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».