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Enregistrement W2029651938 · doi:10.1055/s-0033-1349211

Analysis of Pediatric Facial Dog Bites

2013· article· en· W2029651938 sur OpenAlexaboutno aff
Henry Chen, A. Neumeier, Brett W. Davies, Vikram D. Durairaj

Notice bibliographique

RevueCraniomaxillofacial Trauma & Reconstruction · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueRabies epidemiology and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to characterize and report the epidemiological data regarding pediatric facial dog bites. For this study, a retrospective chart review was used. This study was performed at a large tertiary pediatric hospital. All children younger than 18 years who sought medical attention after a facial dog bite between January 1, 2003, and December 31, 2008, were included. Demographic and epidemiologic data were collected and analyzed. A total of 537 children were identified. The average age was 4.59 ± 3.36 years, with a slight male preponderance (52.0%). The majority of dog bites occurred in children 5 years of age or younger (68.0%). Almost all (89.8%) of the dogs were known to the children. When circumstances surrounding the bite were documented, over half (53.2%) of the cases were provoked. The most common breeds were mixed breed (23.0%), Labrador retriever (13.7%), Rottweiler (4.9%), and German shepherd (4.4%). Inpatient treatment was required in 121 (22.5%) patients with an average length of stay of 2.96 ± 2.77 days. Children 5 years or younger were more likely to be hospitalized than older children. Children 5 years old and younger are at high risk for being bitten in the face by a familiar dog and are more likely to require hospitalization than older children. Certain dog breeds are more likely to bite, and there is often a history of provocation. There is a tremendous financial and psychosocial burden associated with dog bites, and prevention strategies should focus on education with the aid of public policies and better documentation and reporting systems.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations68
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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