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Enregistrement W2739798843 · doi:10.1177/1460408617721564

A biomechanical analysis of traumatic brain injury for slips and falls from height

2017· article· en· W2739798843 sur OpenAlexafffund
Andrew Post, Karen Taylor, T. Blaine Hoshizaki, Susan Brien, Michael D. Cusimano, Shawn Marshall

Notice bibliographique

RevueTrauma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of TorontoUniversity of OttawaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUnconsciousnessMedicinePhysical medicine and rehabilitationKinematicsPoison controlTraumatic brain injuryHead injuryFalling (accident)Injury preventionAngular accelerationSlippingAccelerationPhysical therapySurgeryMathematicsMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Falls are a common cause of morbidity and mortality in society, particularly among the aged and young. There has been research to describe the epidemiology of these types of events, but to date there has been few correlations of clinical brain injury outcomes and metrics used in biomechanical research; parameters often used to help develop protective devices and environments. The purpose of this research was to examine the kinematic characteristics of falls from standing and higher heights in an effort to understand how clinical brain injury is predicted by biomechanical injury metrics. Methods Computer simulations of nine traumatic brain injury events from falling were conducted to determine the biomechanical metrics associated with each injury case. Results Many of the impacts were to the occipital region of the head, as would be expected from backward falls or from slipping from ladders. These falls resulted in low rotational acceleration values and high linear accelerations, suggesting linear acceleration may be an important characteristic of this injury mechanism. In addition, even though each case resulted in severe head injury, the HIC 15 (Head Injury Criterion) values did not consistently predict injury when the kinematic output was lower than 300 g. This result suggests that HIC 15 may have limited value as a predictor for high energy short duration direct impacts to the head. The results supported a relationship between fall height and duration of loss of consciousness, with the higher fall heights producing longer times of unconsciousness. Conclusion Linear acceleration may be the metric that should be focused on to develop further strategies to protect against severe TBI for fall cases similar to those in this research. In addition, the HIC 15 may not be suitable as a predictive metric for TBI and future development of protective devices for the prevention of head injury should take this into account.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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