The effect of helmets on the risk of head and neck injuries among skiers and snowboarders: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevention of head injuries in alpine activities has focused on helmets. However, no systematic review has examined the effect of helmets on head and neck injuries among skiers and snowboarders. METHODS: We searched electronic databases, conference proceedings and reference lists using a combination of the key words "head injury or head trauma," "helmet" and "skiing or snowboarding." We included studies that used a control group; compared skiers or snowboarders with and without helmets; and measured at least one objectively quantified outcome (e.g., head injury, and neck or cervical injury). RESULTS: We included 10 case-control, 1 case-control/case-crossover and 1 cohort study in our analysis. The pooled odds ratio (OR) indicated that skiers and snowboarders with a helmet were significantly less likely than those without a helmet to have a head injury (OR 0.65, 95% confidence interval [CI] 0.55-0.79). The result was similar for studies that used controls without an injury (OR 0.61, 95% CI 0.36-0.92), those that used controls with an injury other than a head or neck injury (OR 0.63, 95% CI 0.52-0.80) and studies that included children under the age of 13 years (OR 0.41, 95% CI 0.27-0.59). Helmets were not associated with an increased risk of neck injury (OR 0.89, 95% CI 0.72-1.09). INTERPRETATION: Our findings show that helmets reduce the risk of head injury among skiers and snowboarders with no evidence of an increased risk of neck injury.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».