Recreational helmet use as a predictor of noncranial injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of helmet use in the prevention of head injury has been clearly shown. However, the relationship between helmet compliance and other bodily (noncranial) injury has not been explored, yet may have important impact on strategies for injury prevention. The purpose of this study was to examine helmet use in an injured population to evaluate its association with noncranial trauma. METHODS: All entries in the Canadian National Trauma Registry were surveyed from 2000 to 2004 and limited to injuries sustained in recreational sports associated with helmet use. RESULTS: Over the 5-year period, 2,205 injuries met inclusion criteria. Cycling-related injuries were most frequent (43.5%). Alcohol consumption correlated significantly with lack of helmet use. Nonhelmeted individuals suffered significantly more noncranial injuries (85% vs. 68%, p < 0.0001) and had twice as many severe head injuries (Glasgow Coma Scale score ≤ 8) (odds ratio [OR]: 2.13, 95% confidence interval [CI]: 1.35-3.37) or any abnormal Glasgow Coma Scale score (OR: 1.96, 95% CI: 1.55-2.47). While controlling for age, sex, or type of sport activity performed, multivariate regression confirmed a reduction in associated noncranial injuries when helmets were used (OR: 0.86, 95% CI: 0.83-0.89). CONCLUSIONS: Within an injured population from sports-related activities, helmet use is associated with fewer noncranial injuries of all types suggesting reduced overall risk of injury in this group. In addition, use of helmets is associated with less frequent and less severe head injury. Alcohol consumption is related to increased risk of injury and is more prevalent in injured individuals who abstain from helmet use. LEVEL OF EVIDENCE: III, prognostic study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».