Temperament and fracture risk among preschool children: a target kids! Cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous studies have reported an association between temperament and fracture risk among school-age children; however, few studies have examined this association among preschool children. Aims/Objective/Purpose The purpose of this study was to examine the association between temperament and fracture risk among preschool children (3–5 years). Methods A cross-sectional study with a case-control analytic approach was used to examine the association between temperament and fracture risk among preschool children in Toronto, Canada. Participants were selected from TARGet Kids!—a community-based pediatric primary care research network. Cases were children who had experienced a fracture. Controls were children with no history of fracture. A 1 : 12 ratio of cases: controls was used, with all cases selected and random sampling of controls. Primary exposure variables included three temperament subscales from the Children's Behavior Questionnaire—Surgency, Effortful Control and Negative Affect. Logistic regression was conducted to estimate the ORs and 95% CIs of fractures predicted by temperament, adjusted for sex and daycare status. Models were run for each temperament subscale. Results/Outcomes A total of 48 cases and 600 controls were selected. No significant association between temperament and fracture risk was found. Sex (females vs males, unadjusted OR 2.46, 95% CI 1.29 to 4.68) and daycare attendance (attends vs does not attend, unadjusted OR 0.44, 95% CI 0.24 to 0.80) were the only significant predictors of fracture risk among preschool children. Significance/Contribution to the Field These findings contrast with results among school-age children. The lack of association between temperament and injury may relate to increased supervision of preschool children and developmental stage. Conference theme Safety, Design and Sustainability Conference topic Child safety
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».