Mitigating unintentional injury deaths in sport and recreation: insights from 14 years of coroner recommendations in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Unintentional injury deaths in sport and recreation represent a significant public health concern. This study analysed coronial recommendations related to such deaths, focusing on case specifics and recurring themes from January 2006 to December 2019. Methods This mixed-methods study used data from the Bureau du coroner du Québec. Reports with recommendations were analysed by sex, age group, context, mechanism and activity. A four-phase thematic analysis was conducted to emphasise the developed themes and connect them with the existing literature. Results Of 1937 coronial reports reviewed, 13.3% (n=258) contained at least one recommendation, totalling 609 recommendations (31 per 100 activity-related deaths). Reports were more likely to contain at least one recommendation for women (20.3%, p=0.0004), paediatric populations (≤5 years: 30.3%, p<0.0001; 6–11 years: 29.3%, p=0.0003; 12–17 years: 27.6%, p<0.0001), and organised events (55.0%, p<0.0001), despite most deaths occurring among men, adults and during unstructured events. All-terrain vehicle and snowmobile activities showed significantly lower rates of reports with recommendations (8.1%, p=0.0008 and 8.6%, p=0.0044, respectively). Most frequently addressed themes were Development, inspection and modification of bicycle infrastructure for cycling and Lake and river safety measures for swimming. Conflict with other types of users was the top theme for land motorsports, while Personal flotation device use was the most common for navigation activities. Conclusions Patterns from reports with recommendations will be shared with the Bureau du Coroner du Québec to improve coronial practices. Integrating recurrent themes and recommendations with activity-specific risk factors will help identify critical patterns and inform preventive measures holistically.
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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 | 0,000 | 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 ».