Injury patterns of equine-related trauma: A fifteen-year review of hospital admissions to a level 1 trauma center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little information exists about horse-related injury admissions to Level 1 trauma centers in the Western United States. This study describes injury patterns in this population, to reveal potential areas for injury prevention initiatives. METHODS: A retrospective database review of 512 non-fatal equine-related injuries over a 15-year period was conducted, using a Level 1 hospital trauma registry. To determine patterns of injury, patients injured by riding or being near a horse were classified according to age, sex, helmet use, abbreviated injury score, anatomical region injured, and length of stay. RESULTS: Equine-related injury was more frequent among females than males, the anatomical region most at risk among adults was the lower extremity (including pelvis), and among children and youth, the head. 75% of head-injured patients were not wearing a helmet at the time of injury and those with the most severe head injuries were least likely to be wearing a helmet. CONCLUSION: Preventable equine-related injuries occur across all ages, are more frequent among females, and affect all regions of the body. Despite head-injury risks associated with horse activities, helmet use was not common among most of the injured. Decreasing the risk of these injuries requires use of appropriate protective equipment and enhanced education campaigns aimed at those in the horse industry and the general public.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».