Incidence of Elbow Dislocations in the United States Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is minimal published information regarding the epidemiology of simple elbow dislocations. The purpose of this study was to report the estimated incidence of elbow dislocations in the United States, with use of the National Electronic Injury Surveillance System (NEISS) database. METHODS: The NEISS database includes 102 hospitals representing a random sampling of all patients presenting to U.S. emergency departments. The database was queried for elbow dislocation events. NEISS data for 2002 through 2006 were used for raw data and weighted injury counts. Incidence rates with 95% confidence intervals (95% CI) were calculated by age group and sex, with use of U.S. census data. RESULTS: One thousand and sixty-six elbow dislocations were identified, representing a weighted estimate of 36,751 acute dislocations nationwide. A calculated incidence of 5.21 dislocations per 100,000 person-years (95% CI, 4.74 to 5.68) was noted. The highest incidence of elbow dislocations (43.5%) occurred in those who were ten to nineteen years old (6.87 per 100,000 person-years; 95% CI, 5.97 to 7.76). The incidence rate ratio for the comparison of dislocations in males with those in females was 1.02 (5.26 per 100,000 for males and 5.16 per 100,000 for females). In patients ten years or older, 474 injuries (44.5% of total dislocations) were sustained in sports. Males dislocated elbows in football, wrestling, and basketball. Females sustained elbow dislocations most frequently in gymnastics and skating activities. CONCLUSIONS: The estimated incidence of elbow dislocations in the U.S. population is 5.21 per 100,000 person-years, with use of a national database. Adolescent males are at highest risk for dislocation. Nearly half of acute elbow dislocations occurred in sports, with males at highest risk with football, and females at risk with gymnastics and skating activities.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».