Differences in the Location and Multiplicity of Mandibular Fractures in Kuwait, Canada and Finland during the 1990s
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the location and multiplicity of mandibular fractures in Kuwait, Canada and Finland during the 1990s. SUBJECTS AND METHODS: Data were collected from several hospitals in Kuwait (1991-2000), Toronto General Hospital in Canada (1995-2000) and Oulu University Hospital in Finland (1990-1999). The data were analyzed statistically using chi-square test, ANOVA, t test and logistic regression. RESULTS: Condylar fractures were more common in Finnish patients (41%) than Canadian (35%) or Kuwaiti patients (21%). Condylar fractures caused by falls were about 3.4 times more common in Kuwait and Finland compared to Canada. In Finland the risk of road traffic accidents caused by condylar fracture was about 4 times higher than those caused by other etiologies. In Canada male gender was about 2 times higher for the condylar fracture than female gender. Female patients often had more multiple injuries than men in all three countries and multiple fractures were observed especially in traumas caused by falling. CONCLUSION: Differences in location and multiplicity of mandibular fractures are due to differences in etiologies and demographic patterns.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».