Severe Traumatic Brain Injury in a Large Canadian Health Region
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although severe traumatic brain injury (sTBI) is a devastating condition with tremendous public health implications, the epidemiology of this disease has not previously been described in Canada. We sought to define the incidence, risk factors and outcome of patients suffering sTBI in a large Canadian region. Methods: A population-based surveillance cohort design was utilized to identify all Calgary Heath Region residents who were victims of trauma with an injury severity score ³12. Subsequent application of a specific sTBI case definition defined the final cohort. Results: The annual incidence of sTBI was 11.4 per 100,000 population. The incidence of sTBI was significantly higher for males as compared to females [17.1 vs. 5.9 per 100,000; relative risk (RR) = 2.91, 95% confidence interval; 2.17, 3.94; p<0.0001]. There was a striking increase in the annual age specific population incidence of sTBI observed among those older than 74 years of age. The relative risk among the highest risk group of elderly (>85 years) males as compared to the lowest risk female group (50-64 years) was 19.78 (95% CI; 6.27, 62.3; p<0.0001). One hundred and eight patients died prior to hospital discharge for a mortality rate of 5.1 per 100,000 per year. Conclusion: Severe traumatic brain injury is common among residents of the Calgary Health Region and is associated with a high mortality rate. Males and the elderly are at the highest risk for acquiring sTBI and may represent target groups for preventive efforts. Conclusion: Les lÉsions cÉrÉbrales par traumatisme crânien sÉvère sont frÉquentes parmi les rÉsidents de la rÉgion sanitaire de Calgary et sont associÉes à une mortalitÉ ÉlevÉe. Les hommes et les personnes âgÉes sont les groupes les plus à risque et constituent des groupes cibles pour les interventions à visÉe prÉventive.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».