MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1989402918 · doi:10.1097/00004630-200209000-00009

A Survey of Risk Factors for Burns in the Elderly and Prevention Strategies

2002· article· en· W1989402918 sur OpenAlexaff
F. Redlick, A. R. Cooke, Manuel Gómez, Joanne Banfield, Robert Cartotto, Joel Fish

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Rehabilitation · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurn injuryInjury preventionEtiologyOccupational safety and healthPoison controlSuicide preventionMedical emergencyEmergency medicinePhysical therapySurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elderly burn patients suffer from greater morbidity and mortality than younger patients with similar burn extents. The purpose of this study was to identify risk factors for burn injuries in the elderly to develop an effective preventive program. A cross-sectional survey was conducted among 20 elderly (> or =65 years of age) burn survivors on the circumstances surrounding their burn injury and on burn prevention. A control group of 20 nonburned elderly completed a similar survey only on burn prevention. The majority of burned subjects believed that their injury was preventable (85%). The home was the commonest location for burn injury (70%), and scalds (50%) and flame burns (25%) were the most common etiologies. Most subjects felt that a burn prevention program would be useful (95%) and television, news, and posters were the preferred sources of prevention information. Compared with the burn group, the control group had more risk factors for burn injury. However, the control group also took more active preventive measures. Burn prevention campaigns for elderly should focus on reducing flame and scald burns that occur in the home, preferably using television, news, and poster media.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & RehabilitationMême sujetBurn Injury Management and OutcomesTravaux en français237 207