Parachute Canada/ThinkFirst Hockey Spinal Injuries Registry update
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,012 | 0,003 |
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.
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 ».