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Enregistrement W183059663

Long-term mortality following trauma: 10 year follow-up in a population-based sample of injured adults.

2005· article· en· W183059663 sur OpenAlexaboutno aff
Cate M Cameron, David M. Purdie, E. V. Kliewer, Rod McClure

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortPopulationCohort studyDemographyEpidemiologyInjury Severity ScoreMortality ratePoison controlInjury preventionStandardized mortality ratioEmergency medicinePediatricsSurgeryInternal medicineEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of the study was to quantify trauma-related mortality in injured adults over 10 years postinjury. METHODS: A population-based matched cohort study used linked administrative data from Manitoba, Canada, to identify an inception cohort (1988-1991) of hospitalized trauma cases (ICD-9-CM 800-959.9) aged 18-64 years (n = 18,210) and a matched noninjured comparison group (n = 18,210). Mortality outcomes were obtained by linking the two cohorts with the Manitoba Population Registry for a period of 10 years postinjury. RESULTS: The adjusted all-cause mortality rate ratio (MRR) was 7.29 (95% CI 4.53-11.74) for the 60 days immediately postinjury. The MRRs ranged between 1.17 and 2.41 for the remainder of the 10 year follow-up period. The index injury was estimated to be responsible for 41% of all recorded deaths in the injured cohort. CONCLUSIONS: Estimates of the total mortality burden, based on the early inpatient period alone, substantially underestimates the true burden from injury.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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