Injury Mortality Rates in Native and Non-Native Children: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine injury mortality rates in Native and non-Native children in the province of Alberta, Canada, over a 10-year period, temporal trends in injury mortality rates (Native vs. non-Native), as well as relative risks of injury mortality (Native vs. non-Native) by injury mechanism and intent, were calculated. METHODS: An observational, population-based study design was used. Mortality data were obtained from provincial vital statistics, with injury deaths identified using external injury codes (E-codes). The relative risk (RR) of injury mortality (Native vs. non-Native) along with 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Stratified analyses and Poisson regression modeling were used to calculate adjusted relative risk. RESULTS: Injury mortality rates declined over the study period, with no difference in the rate of decline between Native and non-Native children. The adjusted relative risk for all-cause injury death (Native vs. non-Native) was 4.6 (95% CI 4.1 to 5.2). The adjusted relative risks (Native vs. non-Native) by injury intent categories were: unintentional injuries, 4.0 (95% CI 3.5 to 4.6); suicide, 6.6 (95% CI 5.2 to 8.5); and homicide, 5.1 (95% CI 3.0 to 8.5). Injury mortality rates were consistently higher for Native children across all injury mechanism categories. The largest relative risks (Native vs. non-Native) were pedestrian injury (RR = 17.0), accidental poisoning (RR = 15.4), homicide by piercing objects (RR = 15.4), and suicide by hanging (RR = 13.5). CONCLUSION: The burden of injury mortality is significantly greater in Native children compared with non-Native children. Therefore, injury prevention strategies that target both intentional and unintentional injuries are needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».