Multilevel analysis of associations between socioeconomic status and injury among Canadian adolescents
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To determine the contribution of individual and area level measures of socioeconomic status (SES) to the occurrence of various injury types among Canadian adolescents. DESIGN AND SETTING: Cross sectional Canadian data were used from two sources: (1) the 2001/02 health behaviour in school aged children survey (individual level SES measures, injury measures), and (2) the 2001 Canada census of population (area level SES measures). Injury outcomes included: medically treated injury, injury hospitalisation, sport/recreational injury, and fighting injury. Multilevel logistic regression models were used to examine individual and area level SES measures as potential determinants of adolescent injury. PARTICIPANTS: 7235 students in grades 6-10 from 170 schools across Canada. MAIN RESULTS: Associations between SES and injury were identified for each injury outcome examined, although a clear direction of association was not present for the overall measure of medically treated injury. In general, lower SES was associated with increased risk for hospitalised and fighting injury. Higher SES was associated with increased risks for sport/recreational injury. Independent contributions of individual and area level measures of SES were seen for hospitalised and fighting injury. CONCLUSIONS: Associations between SES and adolescent injury exist; however, the direction of these relations becomes more apparent with particular indicators of SES and when homogenous injury outcomes are evaluated.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».