079 Sport-related injury in high school students: checking in after a decade of injury prevention interventions
Notice bibliographique
Résumé
Background In 2004, a survey conducted in Alberta, Canada (n=2850) reported that 93.8% of high school students (ages 14–19) participated in sport over the previous year with injury rates (IR) of 65.7 injuries/100 students/year, 40.2/100 students/year for injuries requiring medical attention and 49.9 injuries/100 students/year for time loss injuries. Over the past decade, the Sport Injury Prevention Research Centre has introduced injury prevention programs to decrease the risk of sport-related injury among adolescents in schools and the community. Objective To examine sport participation and injury rates in high school students. Design Cross-sectional survey. Setting High schools (Alberta, Canada). Participants High school students (n=2029; 958 male, 1048 female, 23 identified as ‘other’) from 24 of 63 (38%) schools targeted for recruitment. Assessment of Risk Factors Students completed a web-based survey during class (October 2018 –March 2019). Students identified the top 3 sports for participation in the past year. Main Outcome Measurements Self-reported IR for 1) any sport-related injury over the last year, 2) most serious injury resulting in medical attention, and 3) most serious injury resulting in being restricted from sport ≥ one day adjusting for cluster by school. Results Of the 2029 respondents, 861/958 (89.9%) males, 886/1048 (84.5%) females and 16/23 (69.6%) of those who identified as ‘other’, participated in a sport/recreational activity in the last year. Of the 1971 students who completed the question on sport injury, 892 reported at least one injury over the last year (IR=45.3 injuries/100 students/year (95%CI, 40.1–50.8). The IR including only injuries resulting in medical attention was 27.8 injuries/100 students/year (95%CI, 23.4, 32.7) and resulting in time loss from sport was 35.9 injuries/100 students/year (95%CI, 40.4–41.8). Conclusions The sport-related injury rate for adolescents in Alberta is lower than previously reported 10 years ago. While, the decrease may be associated with wide scale injury prevention initiatives, it may also be related to a decline in sport participation. Future studies evaluating injury prevention strategies broadly are necessary.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».