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Enregistrement W1855545797 · doi:10.24095/hpcdp.33.1.05

Emergency department surveillance of injuries associated with bunk beds: the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP), 1990–2009

2012· article· en· W1855545797 sur OpenAlexaffvenueabout
SR McFaull, Mylène Fréchette, S. Rachel Skinner

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentInjury surveillanceInjury preventionOccupational safety and healthPoison controlMedicineSuicide preventionMedical emergencyEmergency medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Due to space constraints, bunk beds are a common sleeping arrangement in many homes. The height and design of the structure can present a fall and strangulation hazard, especially for young children. The primary purpose of this study was to describe bunk bed-related injuries reported to the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP), 1990-2009. METHODS: CHIRPP is an injury and poisoning surveillance system operating in 11 pediatric and 4 general emergency departments across Canada. Records were extracted using CHIRPP product codes and narratives. RESULTS: Over the 20-year surveillance period, 6002 individuals presented to Canadian emergency departments for an injury associated with a bunk bed. Overall, the frequency of bunk bed-related injuries in CHIRPP has remained relatively stable with an average annual percent change of 21.2% (21.8% to 20.5%). Over 90% of upper bunk-related injuries were due to falls and children 3-5 years of age were most frequently injured (471.2/100 000 CHIRPP cases). CONCLUSION: Children with bunk bed-related injuries continue to present to Canadian emergency departments, many with significant injuries. Injury prevention efforts should focus on children under 6 years of age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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