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Enregistrement W1678011466 · doi:10.3402/gha.v8.27016

Intentional injury and violence in Cape Town, South Africa: an epidemiological analysis of trauma admissions data

2015· article· en· W1678011466 sur OpenAlexaff
Nadine Schuurman, Jonathan Cinnamon, Blake Byron Walker, Vanessa Fawcett, Andrew Nicol, Syed Morad Hameed, Richard Matzopoulos

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyCapeInjury preventionGeographyPoison controlMedicineSuicide preventionOccupational safety and healthEnvironmental healthHuman factors and ergonomicsMedical emergencyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Injury is a truly global health issue that has enormous societal and economic consequences in all countries. Interpersonal violence is now widely recognized as important global public health issues that can be addressed through evidence-based interventions. In South Africa, as in many low- and middle-income countries (LMIC), a lack of ongoing, systematic injury surveillance has limited the ability to characterize the burden of violence-related injury and to develop prevention programmes. OBJECTIVE: To describe the profile of trauma presenting to the trauma centre of Groote Schuur Hospital in Cape Town, South Africa - relating to interpersonal violence, using data collected from a newly implemented surveillance system. Particular emphasis was placed on temporal aspects of injury epidemiology, as well as age and sex differentiation. DESIGN: Data were collected prospectively using a standardized trauma admissions form for all patients presenting to the trauma centre. An epidemiological analysis was conducted on 16 months of data collected from June 2010 to October 2011. RESULTS: A total of 8445 patients were included in the analysis, in which the majority were violence-related. Specifically, 35% of records included violent trauma and, of those, 75% of victims were male. There was a clear temporal pattern: a greater proportion of intentional injuries occur during the night, while unintentional injury peaks late in the afternoon. In total, two-third of all intentional trauma is inflicted on the weekends, as is 60% of unintentional trauma. Where alcohol was recorded in the record, 72% of cases involved intentional injury. Sex was again a key factor as over 80% of all records involving alcohol or substance abuse were associated with males. The findings highlighted the association between violence, young males, substance use, and weekends. CONCLUSIONS: This study provides the basis for evidence-based interventions to reduce the burden of intentional injury. Furthermore, it demonstrates the value of locally appropriate, ongoing, systematic public health surveillance in LMIC.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,246
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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