Obstacle course runs: review of acquired injuries and illnesses at a series of Canadian events (RACE)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing popularity of obstacle course runs (OCRs) has led to significant concerns regarding their safety. The influx of injuries and illnesses in rural areas where OCRs are often held can impose a large burden on emergency medical services (EMS) and local EDs. Literature concerning the safety of these events is minimal and mostly consists of media reports. We sought to characterise the injury and illness profile of OCRs and the level of medical care required. METHODS: This study analysed OCR events occurring in eight locations across Canada from May to August 2015 (total 45 285 participants). Data were extracted from event medical charts of patients presenting to the onsite medical team, including injury or illness type, onsite treatment and disposition. RESULTS: There were 557 race participants treated at eight OCR events (1.2% of all participants). There were 609 medical complaints in total. Three quarters of injuries were musculoskeletal in nature. Eighty-nine per cent returned to the event with no need for further medical care. The majority of treatments were completed with first aid and basic medical equipment. Eleven patients (2% of patients) required transfer to hospital by EMS for presentations including fracture, dislocation, head injury, chest pain, fall from height, and abdominal pain. CONCLUSIONS: We found that 1.2% of race participants presented to onsite medical services. The majority of complaints were minor and musculoskeletal in nature. Only 2% of those treated were transferred to hospital through EMS. This is consistent with other types of mass gathering events.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».