The Epidemiology of Nonaccidental Trauma in Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abuse of children is abhorrent in Western society and, yet, is not uncommon. Nonaccidental trauma (NAT) is the result of a complex sociopathology. Not all of the causative factors of NAT are known, many are incompletely described, not all function in each case, and many are secondary to preexisting pathology in other areas. QUESTIONS/PURPOSES: We therefore addressed the following questions in this review: (1) what is the general incidence of NAT; (2) what factors are intrinsic to the abused child, family, and society; and (3) what orthopaedic injuries are common in NAT? METHODS: We searched Medline, Medline In Process & Other Non-Indexed Citations, and Embase using OVID. Only one article fit our inclusion criteria; therefore, this is a descriptive generalized review of the epidemiology of NAT. RESULTS: The general incidence of NAT ranges from 0.47 per 100,000 to 2000 per 100,000. Younger children are at greater risk of NAT than older children. Parents are often the perpetrators of the abuse. Rib fractures are highly indicative of NAT in young children. CONCLUSIONS: It is important to consider child, family, and societal factors when confronted with suspicions of child abuse. Our review demonstrates the currently limited information on the true incidence of NAT. To determine a much more accurate incidence of NAT, there needs to be a population-based surveillance program conducted through primary care providers.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».