The demographics of significant firearm injury in Canadian trauma centres and the associated predictors of inhospital mortality.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our primary objective was to evaluate demographic and causal factors of inhospital mortality for significant firearm-related injuries (i.e., those with an Injury Severity Score [ISS] > 12) in Canadian trauma centres. METHODS: We analyzed data submitted to the Canadian Institute for Health Information (CIHI) in the National Trauma Registry for all firearm-injured patients for fiscal years 1999-2003. Univariate and bivariate adjusting for ISS and multivariate logistic regression were performed. RESULTS: Men accounted for 94% of the 784 injured. In all patients, the percentages of self-inflicted, intentional, unintentional and unknown injuries were 27.8%, 60.3%, 6.1% and 5.7%, respectively. The inhospital fatality rate was 39.8%, with 83% of fatalities occurring on the first day. Two-thirds of patients were discharged home. Univariate and adjusted analysis found that ISS, first systolic blood pressure (BP), first systolic BP under 100, first Glasgow Coma Scale (GCS) score, age over 45 years, self-inflicted injury, intentional injury and injury at home significantly worsened the odds ratio of death in hospital and that police shooting was relatively beneficial. BP under 100, age over 45 years and a low GCS score had an adjusted odds ratio of death of 4.12, 1.99 and 0.64 per point increase, respectively. The multivariate model showed that ISS, BP under 100, first GCS score, sex and self-inflicted injury were significant in predicting inhospital death. CONCLUSION: A predominance of young men are injured intentionally with handguns in Canada, whereas older patients suffer self-inflicted injuries with long guns. The significant number of firearm deaths, largely in the first day, highlights the importance of preventative strategies and the need for rapid transport of patients to trauma centres for urgent care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».