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Enregistrement W2605688456 · doi:10.1017/cjn.2015.106

Parachute Canada/ThinkFirst Hockey Spinal Injuries Registry update

2015· article· en· W2605688456 sur OpenAlexaffvenueabout
CH Tator, Christine Provvidenza

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyMedicineSpinal cord injuryInjury preventionSpinal injuryPoison controlOccupational safety and healthIncidence (geometry)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationEmergency medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Registry has collected data on spinal injuries in hockey for 30 years. This paper identifies the nature and incidence of spinal injuries in Canadian ice hockey and the impact of prevention programs. Methods: Data about spinal injuries with and without spinal cord injury in ice hockey have been collected by Parachute Canada/ThinkFirst’s Canadian Ice Hockey Spinal Injury Registry since 1981 through retrospective questionnaires from practitioners, ice hockey organizations and media reports. Injury risk factors assessed include age, gender, location, and injury mechanism. Results: From 1943-2011, 355 cases have been documented. Injuries were primarily sustained by males (97.7%), and were cervical (78.9%)in location, resulting mainly from impact with the boards (64.2%). Checking/pushing from behind (36.0%) was the most common cause of injury, although slightly lower during 2006-2011. Major differences between provinces continue; Ontario and Quebec, continue to show markedly different injury rates, with Ontario’s more than twice that of Quebec. Conclusions: Spinal injuries in hockey continue to occur, although at lower rates than in the peak years from 1981-2000. Injury prevention education and rules reinforcement (e.g. no checking/pushing from behind). Data indicate that multifaceted prevention programs have reduced the risk of injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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