An Analysis of Patient Presentations at a 2-Day Mass-participation Cycling Event: The Ride to Conquer Cancer Case Series, 2010-2012
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the unique factors involved in providing medical support for a long-distance, cross-border, cycling event, and to describe patient presentations and event characteristics for the British Columbia (BC) Ride to Conquer Cancer from 2010 through 2012. METHODS: This study was a 3-year, descriptive case series report. Medical encounters were documented, prospectively, from 2010-2012 using an online registry. Data for event-related variables also were reported. RESULTS: Providing medical support for participants during the 2-day ride was complicated by communication challenges, weather conditions, and cross-border issues. The total number of participants for the ride increased from 2,252 in 2010 to 2,879 in 2011, and 3,011 in 2012. Patient presentation rates (PPRs) of 125.66, 155.26, and 198.93 (per 1,000 participants) were documented from 2010 through 2012. Over the course of three years, and not included in the PPR, an additional 3,840 encounters for "self-treatment" were documented. CONCLUSIONS: The Ride to Conquer Cancer Series has shown that medical coverage at multi-day, cross-national cycling events must be planned carefully to face a unique set of circumstances, including legislative issues, long-distance communication capabilities, and highly mobile participants. This combination of factors leads to potentially higher PPRs than have been reported for noncycling events. This study also illuminates the additional workload "self-treatment" visits place on the medical team.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».