SKI AND SNOWBOARD SCHOOL PROGRAMS: INCIDENCE OF GRADE-SPECIFIC INJURY
Notice bibliographique
Résumé
Background Participating in school sanctioned skiing and snowboarding programs is a great way to encourage physical activity in youth. However, there is little evidence on the rates of ski and snowboard injuries in school programs. This information is important to inform guidelines on appropriate activities for school physical education programs. Objective To evaluate incidence of grade group-specific ski and snowboard-related injuries. Design Historical cohort study. Setting Ski and snowboard school programs hosted at a ski area in Southern Alberta, Canada. Participants Students partaking in skiing/snowboarding during the 2013–2014 season at a ski area in Southern Alberta (N=16260 visits). Assessment of Risk Factors Risk factors observed include grade (1–3, 4–6, 7–12), ability (self-rated skill level), sex, activity and socioeconomic status (SES). Main Outcome Measurements Injury rates and injury severity. Injury information was extracted from Accident Report Forms completed by the ski patrol. Severe injuries were defined as patient final destination listed as hospital. Rate denominator data were obtained from school enrolment forms. Results Forty of 107 (24%) injuries reported to the ski patrol were severe. Adolescents (grade 7–12) were found to have a higher crude rate of injury (91/10,000 visits) than children (grades 1–3: 25/10,000 visits; grades 4–6: 25/10,000 visits). When adjusted for other observed risk factors (sex, activity, ability and SES) no significant differences were found for rate of injury between the three grade groups (1–3, 4–6 and 7–12). No severe injuries were observed in the grade 1–3 group. Conclusions Results indicate that participants in the grade 1–3 group had the lowest crude and adjusted rate of injury and did not sustain any severe injuries. Respectively, the grade 7–12 group had the highest rate of crude injury, both overall and severe. These results will help inform ski and snowboard programs and safety guidelines for physical activity programs in schools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».