Incidence of Spinal Cord Injury Worldwide: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incidence studies of spinal cord injury (SCI) are important for health-care planning and epidemiological research. This review gives a quantitative update on SCI epidemiology worldwide through a statistical evaluation of incidence rates. METHODS: A systematic review was conducted. For each study, the crude rate ratio was calculated and, when possible, age- and gender-adjusted incidence rate ratios with 95% CI were determined by direct adjustment or using Poisson regression. RESULTS: Thirteen studies were included. Annual crude incidence rates in traumatic SCI varied from 12.1 per million in The Netherlands to 57.8 per million in Portugal. Compared to the Portuguese reference study, incidence rates showed a 3-fold variation, with the highest rates in Canada and Portugal. Most traumatic SCI studies showed a bimodal age distribution. The first peak was found in young adults between 15 and 29 years and a second peak in older adults (mostly > or = 65 years). Motor vehicle accidents and falls were the most prevalent causes of injury accounting for nearly equal percentages. In contrast, another age pattern in non-traumatic SCI reflected steadily increasing incidence with advancing age. CONCLUSIONS: The results show significant variation in SCI incidence with changing epidemiological patterns. A trend towards increased incidence in the elderly was observed, likely due to falls and non-traumatic injury.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».