MAN-MADE JUMPS IN TERRAIN-PARKS AND THE RISK OF SEVERE SKI-PATROL REPORTED INJURIES IN ALPINE SKIERS AND SNOWBOARDERS
Notice bibliographique
Résumé
Background Two ski areas in Québec, Canada, removed man-made jumps from their terrain parks (TPs) from seasons 2007–08 to 2009–10. Jumps were reintroduced starting in season 2010–11. Objective To determine if man-made jumps in TPs are associated with severe alpine ski and snowboard injuries. Design Retrospective study using ski-patrol Injury Report Forms (IRFs). Setting All ski areas with a TP in Québec. Patients (or Participants) Skiers and snowboarders who reported to the ski patrol with a TP injury during seasons 2000–01 to 2014–15, at all Québec ski areas with TP (two where jumps were removed, and others without jump removal). Interventions (or Assessment of Risk Factors) Risk factor data and injury outcomes were collected through IRFs. Main Outcome Measurements Severe injuries were defined based on type of injury or ambulance evacuation. The proportions of severe injuries before jump removal (2000–01 to 2006–07) and during jump reintroduction (2010–11 to 2014–15) were compared with proportions during jump removal (2007–08 to 2009–10). Logistic regression analysis was used to adjust the comparisons for age, sex, skill level, helmet use, and type of activity. Generalized Estimating Equations were used to account for potential ski area clustering of outcomes. Results At the hills that removed jumps (4,006 IRFs analysed), the crude proportion of severe TP injuries was 19.3% before removal, 14.5% during removal, and 24.3% at reintroduction. The odds of severe injury were higher before removal (adjusted odds ratio [AOR]: 1.39; 95% CI: 1.03–1.87) and during reintroduction (AOR: 1.90; 95% CI: 1.52–2.37). At other hills over the same time period (21,449 IRFs), there was no change before (23.7%) and during (22.0%) jump removal (AOR: 1.07; 95% CI: 0.94–1.21), but the proportion of severe injuries increased after reintroduction (26.4%; AOR: 1.26; 95% CI: 1.10–1.43). Conclusions Results suggest that removing man-made jumps from TPs may prevent severe injuries.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».