Where Should We Implement Emergency Department Secondary Prevention Programs for Youth Injured by Violence?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Victims of violence are likely to become repeat victims of violence. Emergency department-based secondary prevention initiatives have been proposed to help break the cycle of violence for these youth. Trauma centers, by nature of their designation, are often charged with the responsibility of developing these prevention initiatives. We hypothesize that the majority of youth who are injured by violence are treated in nontrauma centers. Given the goal is to prevent recurrent injury, trauma center-based initiatives may be misdirected. METHODS: We used a retrospective population-based cohort study design in the province of Ontario to evaluate the type of facility (trauma center vs. nontrauma center) where injured youth (aged 15-24 years) presented for assessment after intentional injury. The National Ambulatory Care Reporting System database was used to identify all subjects during the years 2003-2007. Intentional injury was analyzed through E-codes and hospital identifiers were linked to trauma center status. Descriptive statistics and multiple logistic regression were performed to evaluate demographic and injury characteristics predictive of patients presenting to a trauma center. RESULTS: The cohort included 51,487 patients presenting to 193 hospitals in Ontario. The mean age was 19.4 years and 80% were men. Eighty percent (80%) of youth injured by violence were treated at nontrauma centers. Patients with injuries caused by blunt objects (odds ratio [OR], 1.51 [95% confidence interval {CI}: 1.39-1.65]), stab wounds (OR, 1.62 [95% CI: 1.50-1.75]), and gunshot wounds (OR, 4.18 [95% CI: 3.21-5.45]) were more likely to attend trauma centers than those with injuries because of bodily force. Patients who attended trauma centers were more likely to be admitted (OR, 3.58 [95% CI: 3.25-3.96]) or die in hospital (OR, 2.18 [95% CI: 1.12-4.26]). CONCLUSIONS: Given the vast majority of patients are not seen at trauma centers, any prevention initiatives located here will not achieve the goals of preventing recurrent injury on a population basis. Secondary prevention initiatives should be implemented and evaluated in nontrauma centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».