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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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