Characterizing all-terrain vehicle (ATV)-related harm in Saskatchewan children and youths: A retrospective chart review of patients presenting to hospitals in Saskatoon, Canada from 2016 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: All-terrain vehicles (ATVs) are a leading cause of serious injury in children. There are limited Saskatchewan-specific data on these injuries. We aimed to characterize ATV-related injuries in children and youths under the age of 20 in Saskatchewan. Methods: A retrospective chart analysis of the 354 patients presenting to hospitals in Saskatoon for ATV-related injuries between 2016 and 2021. Results: Incidents commonly occurred in male patients (70%) aged 12 to 16 (45%), riding a quad (as opposed to a dirt bike or other ATV) (36%) between May and August (68%). Fractures were the most common injury (50%), though moderate/severe head injuries (6%) and polytrauma (6%) were documented. The type of injury was significantly associated with the patient's health region of residence, with Saskatoon patients accounting for the highest proportion of fractures (47%), mild head injuries (71%), and soft tissue injuries (62%), while patients from the North and Far North Saskatchewan accounted for the highest proportion of moderate/severe head injuries (76%) and polytrauma (50%). Most incidents involved quads (36%), and these incidents were the most severe (14% moderate/severe head injuries and polytrauma). 48% of patients wore helmets when using four-wheeled ATVs compared with 91% of patients on dirt bikes, and this difference may account for only 2% of dirt bike incidents resulting in moderate/severe head injuries and polytrauma. Conclusions: Findings suggest a false perception of safety regarding four-wheeled ATVs. Targeted public education initiatives are needed in Saskatchewan to address ATV-related risks to promote safer riding behaviours and reduce morbidity among children and youths.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».