Characteristics of Injuries Sustained by Snowboarders in a Terrain Park
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine injured body regions and injury type resulting from snowboarding on aerial and nonaerial terrain park features and the accuracy of ski patrol assessments compared with physician diagnoses. DESIGN: Case series study. SETTING: An Alberta terrain park during the 2008-2009 and 2009-2010 seasons. PATIENTS: There were 333 snowboarders injured on features (379 injuries). ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Aerial or nonaerial terrain park feature used at injury, injured body region, injury type, and additional risk factors were recorded from ski patrol Accident Report Forms, emergency department medical records, and telephone interviews. MEASURES: Odds of injury to body regions and injury types on aerial versus nonaerial features were calculated using multinomial logistic regression. Accuracy of ski patrol injury assessments was examined through sensitivity, specificity, and kappa (κ) statistics. RESULTS: The wrist was the most commonly injured body region (20%), and fracture was the most common injury type (36%). Compared with the upper extremity, the odds of head/neck [odds ratio (OR), 2.58; 95% confidence interval (CI), 1.37-4.85] and trunk (OR, 3.65; 95% CI, 1.68-7.95) injuries were significantly greater on aerial features. There was no significant association between aerial versus nonaerial feature and injury type. The accuracy of ski patrol injury assessment was higher for injured body region (κ = 0.65; 95% CI, 0.54-0.75) than for injury type (κ = 0.29; 95% CI, 0.22-0.37). CONCLUSIONS: Snowboarders were significantly more likely to sustain head/neck or trunk injuries than upper extremity injuries on aerial features. Investigators should acknowledge potential misclassification when using ski patrol injury assessments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».