Characteristics of Injuries Sustained by Snowboarders in a Terrain Park
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle