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Enregistrement W6944220389 · doi:10.17605/osf.io/cg2nw

Does the semi-rigid collar add to the care of a potential cervical spine injury? An experimental approach to assess the impact of a semi-rigid collar in the tilt of an athlete.

2024· other· en· W6944220389 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollarCervical collarCervical spineFootballSports medicineAthletesPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervical spine (CxSp) injuries are prevalent in rugby union, with reported incident rates ranging from 8.9% to 41.3% (Leahy et al., 2019). Approximately 46% of these injuries necessitate immediate removal from play (Swain et al., 2010). Current protocols advocate for full immobilisation and extrication if the Canadian CxSp rules are not met. This includes the sizing and application of a semi-rigid collar, and two 15-degree tilts onto a split spinal board (Stiell et al., 2001; World Rugby, n.d.). However, existing research on semi-rigid collars primarily focuses on their efficacy in road traffic collisions (Engsberg et al., 2013; Nutbeam et al., 2021), raising questions about their suitability in controlled trauma environments such as rugby pitches. This study aims to investigate the variation in CxSp range of motion (ROM) during semi-rigid collar application by newly trained individuals and assess CxSp movements during athlete tilting, with and without collar use. Findings will offer insights into semi-rigid collar efficacy in sporting trauma settings. Using a pre-post randomised design, participants will undergo training resembling Rugby Football Union Pre-Hospital Immediate Care in Sport courses, covering collar sizing and application techniques (part 1) and 15 degree tilting manoeuvres (part 2). Learning styles will be accommodated through a four-step process, which will involve demonstration, deconstruction, formulation and performance (Jenko et al., 2012). Inertial measurement units will be used to segment movement of the head and torso, to estimate CxSp movement. Collar refitting during the study's second phase will be conducted by the research team who are experienced in the protocol. This will ensure that the variance in tilting technique is not due to erroneous collar sizing and application from part 1. This research aims to enhance global medical understanding of semi-rigid collar use in sports-related trauma scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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