Childhood drowning in Manitoba: A 10-year review of provincial Paediatric Death Review Committee data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drowning is the second leading cause of unintentional injury death for Canadian children up to 19 years of age. Specific regional drowning prevention strategies require a detailed understanding of patterns of injury, including risk factors. Paediatric death review committees have the opportunity to identify these risk factors, and to identify and advocate prevention strategies. OBJECTIVES: The purpose of the present study was to analyze Manitoba Paediatric Death Review Committee (PDRC) drowning data to identify drowning risk factors and potential prevention strategies. METHODS: A 10-year (1988-1997) review of the College of Physicians and Surgeons of Manitoba PDRC database was performed. Drowning deaths were summarized in terms of demographic variables and lack of supervision at the time of the drowning events. RESULTS: Seventy-three drowning deaths were reviewed by the PDRC during the study period. These children ranged from 29 days to 14 years of age. They included 50 boys and 30 First Nations children. The highest mortality rates were found in First Nations children (12.4/100,000 First Nations children compared with 1.9/100,000 non-First Nations children), boys (3.9/100,000 boys compared with 1.9/100,000 girls) and toddlers aged one to four years (5.9/100,000 children). CONCLUSIONS: Priority populations for drowning prevention in Manitoba include First Nations children, boys and toddlers. Death review committees can contribute to childhood injury prevention by reviewing injury deaths, analyzing and reporting injury mortality data, and identifying and advocating prevention strategies.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».