Head injury trends and helmet use in skiers and snowboarders in Western Canada, 2008–2009 to 2012–2013: an ecological study
Notice bibliographique
Résumé
This research explored associations between helmet use and head injuries in snowsports by investigating reported snowsport injuries in Western Canada from 2008-2009 to 2012-2013. The key finding was that increased helmet use (from 69% to 80%) was not associated with a reduction in reported head injuries. Over the study period, the average rate of reported head injuries was 0.2/1000 skier visits, with a statistically significant variation (P < 0.001). The line of best fit showed an non-significant upward trend (P = 0.13). Lacerations were the only subcategory of head injuries that decreased significantly with helmet use. A higher proportion of people who reported a head injury were wearing a helmet than for injuries other than to the head. Skiers were more likely to report a head injury when wearing a helmet than snowboarders (P < 0.001 cf. P = 0.22). There were significant differences in characteristics of helmet and non-helmet wearers. Helmet wearers were more likely to be: young adults (P < 0.001); beginner/novices (P = 0.004); and snowboarders (P < 0.001), but helmet wearing was not associated with gender (P = 0.191). Further research is needed to explore the possible reasons for the failure of helmets to reduce head injuries, for example, increased reporting of head injuries and increased risk-taking combined with over-rating of the helmets' protection.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».