The Slip and Fall Index: Assessing the risk of slipping and falling on ice.

OBJECTIVES: Canadians are at an increased risk of outdoor slip and fall accidents during periods of ice and snow. The aim of this study was to create an index to alert the public of slippery outdoor conditions and promote pedestrian safety. METHODS: Emergency department (ED) presentations from the four adult hospitals in Calgary, Alberta, Canada, over an 11-year period (January 2008‒December 2018) were extracted and filtered using the ICD-10 code W00 (fall due to ice and snow). Multivariable dispersion-corrected Poisson regression models were used to determine the variables most predictive of these presentations. Month of year, the presence of ice, snow on ground (per 10 cm), and interactions between ice and snow, all up to 3 days prior, were used to create the Slip and Fall Index (SFI). RESULTS: The dataset included 14,977 slip and fall on ice/snow ED presentations. Females (57.36%, n = 8591) accounted for more presentations than males (42.64%, n = 6386). All months had a significant effect, either being predictive or protective of slip and falls on ice/snow. Current-day ice, snow on ground, and ice up to 3 days prior were predictive of increased presentations. Month and measurements of ice and snow can be input into the SFI, which generates the level of daily risk. CONCLUSION: The SFI is the first Canadian index with the purpose of measuring the risk of having a slip and fall accident on ice/snow.

RéSUMé: OBJECTIFS: Les Canadiennes et les Canadiens courent un risque accru de glissades et de chutes accidentelles à l'extérieur en période de glace et de neige. Notre étude visait à créer un indice pour avertir le public des conditions glissantes à l'extérieur et promouvoir la sécurité des piétons. MéTHODE: Les visites aux services des urgences (SU) des quatre hôpitaux pour adultes de Calgary (Alberta), au Canada, sur une période de 11 ans (janvier 2008‒décembre 2018) ont été extraites et filtrées à l'aide du code W00 (chute due à la glace et à la neige) de la CIM-10. Nous avons utilisé des modèles de régression de Poisson multivariés avec correction de la surdispersion pour déterminer les variables les plus susceptibles de prédire ces visites. Le mois de l'année, la présence de glace ou de neige au sol (par tranche de 10 cm) et les interactions entre la glace et la neige, tout cela au cours des trois jours précédents, ont servi à créer notre « indice des glissades et des chutes ¼ (IGC). RéSULTATS: Le jeu de données comprenait 14 977 visites aux SU en raison de glissades et de chutes sur la glace ou la neige. Les femmes (57,36%, n = 8 591) ont effectué plus de visites que les hommes (42,64%, n = 6 386). Tous les mois avaient un effet significatif, que ce soit comme variable prédictive ou préventive des glissades et des chutes sur la glace ou la neige. La présence de glace ou de neige au sol le jour même, et la présence de glace jusqu'à trois jours avant, ont permis de prédire les hausses des visites. Le mois et la hauteur de la glace et de la neige peuvent être saisis dans l'IGC, ce qui génère le niveau de risque quotidien. CONCLUSION: L'IGC est le premier indice canadien qui mesure le risque de glissades et de chutes accidentelles sur la glace ou la neige.

FROST 2.0: Factors Predicting Orthopaedic Trauma Volumes - A Validation Study.

The anecdotal relationship between weather, season, and orthopaedic trauma volumes is understood by patients and healthcare providers: when the winter ground is icy, people fall. Previous research established that winter and summer months as well as ice and snow were significant predictors of orthopaedic trauma and surges in volumes. The current study validates the previously established predictive model in one Canadian city; the original methods were repeated using a new, yet geographically similar dataset. The effect of month and ice were consistent, which suggests the proposed model has sufficient external validity to guide resource allocation and primary prevention strategies.