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Enregistrement W2127628566 · doi:10.7205/milmed.172.8.829

The Lessons Learned from the Canadian Forces Physiotherapy Experience during the Peacekeeping Operations in Bosnia

2007· article· en· W2127628566 sur OpenAlexaffabout
Luc J. Hébert, Peter Rowe

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversité LavalCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnklePhysical therapyPeacekeepingLumbar spineIncidence (geometry)Military medicineLumbarSurgeryPolitical sciencePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The musculoskeletal injuries and soldiers' demographic profiles observed by physiotherapy (PT) officers during the Canadian Forces peacekeeping mission Op-Palladium in Bosnia between 2000 and 2004 were characterized. The number of PT visits (N = 4,167; range, 310-974) and gender distribution (N = 2,558 cases; male, 80.8%-91%; female, 9.0%-16.4%) varied between tours. On average, >30% of the entire Canadian Forces contingent required PT services. Lower limb injuries were the single leading reason for PT treatment (41.8%) followed by the spine (28.5%) and the upper limb (21.5%). The most commonly affected joints were the knee (17.2%) and ankle (16.1%), the shoulder (14.4%), and the lumbar spine (14.4%). The 26 to 35 age group and combat arms showed the highest incidence of musculoskeletal injuries (p < 0.001). The majority of cases seen were subacute and chronic (68%). Primary prevention activities and the capacity to provide the full scope of PT services were identified as two key factors contributing to the maintenance of operational readiness of the troops.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,377 · 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.

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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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