Unintentional injuries among children and adolescents in Aboriginal and non-Aboriginal communities, newfoundland and labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare epidemiologic characteristics of unintentional injuries among children and adolescents in Aboriginal and non-Aboriginal communities in the Province of Newfoundland and Labrador (NL), Canada. STUDY DESIGN: A comparative population-based study of unintentional injuries among individuals 0-19 years was conducted among Aboriginal and non-Aboriginal communities in NL. METHODS: The provincial hospital discharge and mortality data were analyzed for a 6-year period, April 1995 to March 2001. Rates and rate ratios related to hospital discharge and mortality due to unintentional injuries were calculated to assess variation of rates. The 2-independent sample binomial proportion test was used to compare rates between Aboriginal and non-Aboriginal communities. RESULTS: The overall hospital discharge rates of unintentional injury in Aboriginal and non-Aboriginal communities were 1,132.0 and 614.2 per 100,000 population, respectively (p(2)<0.001). For both Aboriginal and non-Aboriginal communities, the rate among males was higher than that of females (p(2)<0.001). The mortality rate was found to be higher in Aboriginal communities than non-Aboriginal communities (84.3 vs. 10.2 per 100,000 population) (p(2)<0.001). CONCLUSIONS: The rate of unintentional injury among children and adolescents in Aboriginal communities is higher than non-Aboriginal communities. Sex (male) and place of residence (Aboriginal communities) were strong predictors of unintentional injury in NL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».