Terrain park injuries and risk factors in western Canadian resorts, 2008–2009 to 2017–2018: insights for risk management
Notice bibliographique
Résumé
Terrain parks (TP) are popular attractors to snowsport resorts for both skiers and snowboarders, however there is some concern about the risk of severe injury. TP risk management needs to balance the business case against the human cost of injury. To inform effective TP risk management strategies, it essential to understand risk factors, and injury frequency and severity. To this end, a retrospective inductive analysis of Canada West Ski Areas Association's Accident Analyzer database (2008–2009 to 2017–2018). Inclusion criteria., (i) at least 8 seasons of matching injury and participation data, (ii) minimum of 10 TP injuries p.a., (iii) activity either skiing or snowboarding, and (iv) injury location was coded as terrain park/rail. Data was excluded for ticket type N/A. Anonymised and deidentified secondary data was entered into SPSS for analysis. Between group differences were explored via χ 2 analysis with Yates' Continuity Correction for 2 × 2 tables and an inductive data driven approach to explore other factors. From this data, 12,602 injuries were in TPs across 28 resorts. 11,940 (94.7%) met the inclusion criteria (14.2% female; 86.5% <25 years; 73.0% snowboarders. 50.8% were male snowboarders <25 years). Higher levels of helmet use were not correlated with a decline in reported head injuries. Day-ticket holders were more likely to be injured on their first two uses of a run than season pass holders. More snowboarders injured in TPs (59.7%) went to hospital than skiers (51.0%). Thus, participants injured in TP are typically younger, male, and snowboarders with either a Season Pass or day ticket, thus potentially a distinct target group for injury mitigation and prevention strategies and communications. The application of other frameworks such as the hierarchy of control and socioecological framework reflects the complex multifactorial systems in which snowsports occur and from which more targeted risk management strategies may emerge to mitigate injury risk while maintaining TP appeal.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».