Multiple Risk Behaviours and Concussions among Adolescents in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Concussion has become a significant public health concern among Canadian youth, as estimates of pediatric concussion incidence have increased from 340.5 per 100,000 in 2003 to 601.3 in 2010, and 1500 in 2013. This recent surge in concussion diagnosis has led to extensive research into the physiological mechanisms underlying traumatic brain injury, as well as sport-focused policies and return to play protocols following concussion. However, there is a paucity of research regarding social and behavioural risk factors for the development of a concussion. Multiple risk behaviours (MRB) represent a clustering of behaviours that often develop together during adolescence, such as alcohol consumption, illicit drug use and unprotected sex. These behaviours indicate an increased tendency for risk-taking, and have previously been associated with an increased risk for injury. Although the current literature describes a consistent injury risk gradient associated with increasing engagement in MRB, few studies have examined the relationship between engagement in MRB and the incidence of specific injuries. This study further investigates pediatric concussion through two research objectives. The first objective is to describe concussion prevalence, differences in prevalence by age and sex, as well as activity leading to concussion, among Canadian youth in grades 6-10. The second objective is to investigate the relationship between engagement in multiple risk behaviours and concussion within the same population. It is hypothesized that children engaging in greater risky behaviour will exhibit higher concussion prevalence. The results of this study may be used to inform behavioural interventions designed to reduce concussion in youth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».