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Enregistrement W2997602668 · doi:10.1097/jsm.0000000000000819

Do Mountain Bikers Know When They Have Had a Concussion and, Do They Know to Stop Riding?

2019· article· en· W2997602668 sur OpenAlexaff
Gregory Clark, Nathalie A. Johnson, Sanjeet Singh Saluja, José A. Correa, J. Scott Delaney

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineInjury preventionPoison controlSuicide preventionOccupational safety and healthPhysical therapyHuman factors and ergonomicsDemographyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To establish the prevalence of concussions in mountain bikers and to determine factors that increase their risk of concussion. Secondary objectives include determination of whether mountain bikers have undiagnosed concussions, continue to ride after experiencing concussion symptoms, and if they knowingly ride with a broken helmet. DESIGN: Retrospective survey. SETTING: Seven-day mountain bike stage race. PARTICIPANTS: Two hundred nineteen mountain bikers. MAIN OUTCOME MEASURES: Number of rider concussions diagnosed, number of riders experiencing concussion symptoms without diagnosed concussions, number of riders who continue to ride after experiencing a concussion symptom, and number of riders who rode with a broken helmet. INDEPENDENT VARIABLES: The independent variables studied included age, gender, nationality, number of times riding in past year, style of riding (cross-country, downhill, or freeride), years mountain biking, years mountain bike racing, whether they are a sponsored cyclist, and whether they also ride a road bike. RESULTS: Fifteen of 219 mountain bikers (6.9%) had a diagnosed concussion after being hit in the head while mountain biking within the past year, with older riders having a decreased risk [odds ratio (OR), 0.91; P = 0.04], and sponsored riders having a 5-fold increased risk compared with nonsponsored riders (OR, 4.20; P = 0.05). Twenty-eight riders (12.8%) experienced a concussion symptom without being diagnosed with a concussion and 67.5% of the riders who experienced a concussion symptom continued to ride afterward. Overall, 29.2% of riders reported riding with a broken helmet. CONCLUSIONS: The yearly prevalence of diagnosed concussions in mountain bikers is 6.9%. More than one-third of mountain bikers do not recognize when they have had a concussion and continue riding after experiencing concussion symptoms or with a broken helmet. These behaviors increase their risk of worsening concussion symptoms and acquiring a second injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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