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Enregistrement W2012170786 · doi:10.1542/peds.2011-3755

Local Macroeconomic Trends and Hospital Admissions for Child Abuse, 2000–2009

2012· article· en· W2012170786 sur OpenAlexaff
Joanne N. Wood, Sheyla P. Medina, Chris Feudtner, Xianqun Luan, Russell Localio, Evan S. Fieldston, David M. Rubin

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Abuse and Related Trauma
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineJuvenile delinquencyForeclosureInjury preventionPoison controlUnemploymentPhysical abusePoisson regressionPsychiatryDemographyEmergency medicineChild abusePediatricsEnvironmental healthFinancePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the relationship between local macroeconomic indicators and physical abuse admission rates to pediatric hospitals over time. METHODS: Retrospective study of children admitted to 38 hospitals in the Pediatric Hospital Information System database. Hospital data were linked to unemployment, mortgage delinquency, and foreclosure data for the associated metropolitan statistical areas. Primary outcomes were admission rates for (1) physical abuse in children <6 years old, (2) non-birth, non-motor vehicle crash-related traumatic brain injury (TBI) in infants <1 year old (which carry high risk for abuse), and (3) all-cause injuries. Poisson fixed-effects regression estimated trends in admission rates and associations between those rates and trends in unemployment, mortgage delinquency, and foreclosure. RESULTS: Between 2000 and 2009, rates of physical abuse and high-risk TBI admissions increased by 0.79% and 3.1% per year, respectively (P ≤ .02), whereas all-cause injury rates declined by 0.80% per year (P < .001). Abuse and high-risk TBI admission rates were associated with the current mortgage delinquency rate and with the change in delinquency and foreclosure rates from the previous year (P ≤ .03). Neither abuse nor high-risk TBI rates were associated with the current unemployment rate. The all-cause injury rate was negatively associated with unemployment, delinquency, and foreclosure rates (P ≤ .007). CONCLUSIONS: Multicenter hospital data show an increase in pediatric admissions for physical abuse and high-risk TBI during a time of declining all-cause injury rate. Abuse and high-risk TBI admission rates increased in relationship to local mortgage delinquency and foreclosure trends.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations132
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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