Violence-related brain injuries sustained in youth ice hockey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Violence is a frequent occurrence in ice hockey and has been associated with an increased risk of injury. Methods: Case-control study. The study population consisted of youth aged 0-19 years who presented to a participating emergency department (ED) with an injury resulting from participation in ice hockey. In order to examine the outcomes following brain injuries in ice hockey, the outcome was admission to the hospital (cases) or discharge from the ED (controls). In order to examine the relationship between brain injury and violence, the outcome was brain injury (cases) or a non-brain injury (controls). Logistic regression was used to determine the associations controlling for potential confounders. Results: In total, 56,835 youth suffered an injury related to ice hockey. 11.0% (n=6,293) were brain injuries. Youth who engaged in violence were at significantly higher odds of sustaining a brain injury as opposed to an injury to another body part (OR: 1.67; 95% CI: 1.55-1.80). Youth who sustained violence-related injuries were at significantly higher odds of being admitted to the hospital compared to youth who sustained non-violence related injuries (OR: 2.34; 95% CI: 1.49-5.68). Conclusions: Youth who engage in violence are at higher odds of sustaining a brain injury and of being admitted to the hospital.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».