The effectiveness of helmet wear in skiers and snowboarders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarise the best available evidence to determine the impact of helmet use on head injuries, neck injuries and cervical spine injuries in skiers and snowboarders. DATA SOURCES: Relevant publications were identified through electronic searches of MEDLINE, PubMed, EMBASE, CINAHL and the Cochrane Library databases (1966-2009) in addition to manual reference checks of all included articles. REVIEW METHODS: 45 articles were identified through our systematic literature search. Of these, 10 studies met the inclusion criteria after two levels of screening. Two independent reviewers critically appraised the studies. Data were extracted on the primary outcomes of interest: head injury, neck injury and cervical spine injury. Studies were assessed for quality by the criteria of Downs and Black. RESULTS: Studies reviewed indicate that helmet wear reduces the risk of head injuries in skiing and snowboarding. Four case-control studies reported a reduction in the risk of head injury with helmet use ranging from 15% to 60%. Another cohort study found a significantly lower incidence of head injuries involving loss of consciousness in helmet users (p<0.05). The five remaining studies suggested a major protective effect of helmets by indicating that none or few of the head-injured and deceased participants wore a helmet. CONCLUSIONS: There is strong evidence to support the protective value of helmets in reducing the risk of head injuries in skiing and snowboarding. There is no good evidence to support the claim that the use of helmets leads to an increase risk of cervical spine injuries or neck injuries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».