Pediatric Trauma in Southwestern Ontario: Linking Data with Injury Prevention Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective was to provide an epidemiologic description of pediatric trauma in SW Ontario using multiple data sets. Injury prevention (IP) initiatives were linked with predominant injury mechanisms to determine whether IP programs were supported by data. METHODS: Descriptive analysis was undertaken for five pediatric age groups (<1 year, 1-4 years, 5-9 years, 10-14 years, 15-19 years) using the Ontario Trauma Registry's Death Data Set, Comprehensive Data Set (Lead Trauma Hospitals [LTH] patients), and Minimal Data Set (hospital admissions), 1999-2000, for all pediatric patients residing in SW Ontario. National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) data from the Children's Hospital of Western Ontario/London Health Sciences Centre were used to capture the Emergency Room (ER) injury data. Information on IP initiatives for children and youth was gathered through an Internet search, supplemented by a survey. RESULTS: Injury in SW Ontario resulted in 13,197 ER visits, 1,616 hospital admissions, 70 severe trauma (ISS > 12) cases treated at a LTH and 47 deaths to children and youth. More males than females were injured, with the sex differential more pronounced as age increased. Falls were the leading mechanism for ER visits (37%) and hospital admissions (26%). Recreational injuries represented approximately 30% of injuries to the 10-14 yr age group. As ISS increased, MVCs emerged as an important mechanism, representing 71% of LTH cases and 53% of pediatric injury deaths in SW Ontario. There were 61 pediatric IP programs identified in SW Ontario. Eighty-four percent of programs (51/61) were supported by data, and were related to one of the predominant injury mechanisms. CONCLUSIONS: Injury is a serious problem for children in SW Ontario. Data can be used to identify modifiable risk factors to develop and implement new IP initiatives with the goal of reducing childhood injury and death. There is a need to integrate and link IP programs in SW Ontario for full coverage of all injury mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».