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Enregistrement W2124523791 · doi:10.1186/2052-1847-5-30

Epidemiology of sports-related injuries in children and youth presenting to Canadian emergency departments from 2007–2010

2013· article· en· W2124523791 sur OpenAlexafffundabout
Liraz Fridman, Jessica Fraser‐Thomas, Steven McFaull, Alison Macpherson

Notice bibliographique

RevueSports Medicine Arthroscopy Rehabilitation Therapy & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaHealth CanadaYork University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésEpidemiologyMedicineInjury preventionOccupational safety and healthPoison controlBasketballSuicide preventionFootballDescriptive statisticsRecreationHuman factors and ergonomicsPhysical therapyMedical emergencyFamily medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although injuries related to sports and recreation represent a significant burden to children and youth, few studies have examined the descriptive epidemiology of sports-related injury since 2005, and some sports such as ringette have not been evaluated to date. The primary purpose of this study was to provide the descriptive epidemiology of sports-related injuries treated in emergency departments for children and youth aged 5 - 19. METHODS: A retrospective data analysis was performed using data from the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program [CHIRPP] from fiscal years (April - March) 2007/08 to 2009/10. CHIRPP is a computerized information system designed by the Public Health Agency of Canada that collects information about injuries to people evaluated in emergency departments across 11 pediatric hospitals and 5 general hospitals in Canada. Thirteen sports or activities were analyzed (baseball, basketball, cycling, football, ice hockey, lacrosse, ringette, rugby, skiing, sledding, snowboarding, soccer, and volleyball). Descriptive statistics, including frequency by sport, age and sex, as well as the percent of concussions within each sport were calculated. RESULTS: Out of a total of 56, 691 reported sports and recreational injuries, soccer accounted for the largest proportion of injuries with 11,941 reported cases over the 3 year time period. Of these, approximately 30% were fractures. The 10 - 14 year age group reported the greatest proportion of injuries in 10 out of the 13 sports analyzed. In addition, males reported a greater number of overall injuries than females in 11 out of the 13 sports analyzed. The largest percentage of concussions was reported in ringette; these injuries accounted for 17.1% of overall injuries within this sport. CONCLUSIONS: Injury prevention programs in Canada should focus on improving evidence-based programs to reduce the burden of injuries in all sports.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations78
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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