Capturing paediatric injury in Ontario: differences in injury incidence using self-reported survey and health service utilisation data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Population-based health surveys are increasingly popular sources of data on injury occurrence. Self-reported surveys can yield estimates of the total incidence of non-fatal injuries while simultaneously capturing a rich repository of contextual data that may be informative for exploring determinants of injury risk. Although survey data are rarely recognised as complete, several researchers have expressed concerns about the sensitivity and validity of self-reported injury data, questioning whether captured cases are representative of the population experience of injury, particularly among children and youth. The present study sought to compare the population incidence of paediatric injury estimated from self-reported survey responses to those documented by a complete-capture health service utilisation database among Ontario children. METHODS: Injury incidence rates documented from the National Longitudinal Survey of Children and Youth and the National Population Health Survey were compared with those reported in Canada's National Ambulatory Care Reporting System for Ontario youth aged 0-19 years for fiscal year 2002/3, stratified by the child's age and geographical location of residence. RESULTS: The two self-reported health surveys underestimated the population incidence of injury among Ontario children by at least 49% and 53%, respectively. Systematic errors exist in survey data capture such that injuries in infants and preschoolers (<4 years of age) and urban residents were most likely to be missed by the population health surveys. CONCLUSION: Injury incidence estimated through self-report is not representative of the population burden and experience of paediatric injury for Ontario children, and may produce biased estimates of risk when analysed as independent sources of data.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».