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Enregistrement W2331216457 · doi:10.1249/jsr.0000000000000050

An Organized Medical Response for the Vancouver International Marathon (2006–2011)

2014· article· en· W2331216457 sur OpenAlexaffabout
Sheila A. Turris, Adam Lund, Justin Mui, Peter Wang, Kerrie Lewis, Samuel J. Gutman

Notice bibliographique

RevueCurrent Sports Medicine Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineMedical emergencyEvent (particle physics)Presentation (obstetrics)Emergency medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We described an organized, on-site medical response for a large-scale urban marathon event and documented illness/injury rates as well as ambulance transfer rates at the Vancouver International Marathon (VIM). METHODS: Case-series report of medical encounters was documented prospectively over a 6-yr period at the VIM. The planning and organization of the on-site medical response is the main focus of this report. RESULTS: A total of 67,402 runners participated in the VIM from 2006 to 2011. Over the 6-yr period, 2,986 patient encounters were documented. The patient presentation rate for the series was 45/1,000, the ambulance transfer rate was 0.09-0.58/1,000, and the medical transfer rate was 0.37-1.09/1,000. CONCLUSION: A coordinated on-site medical team covering the entire event site and race route was deployed to reduce the severity of illness and injury at a long-distance running event.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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