A Global Perspective on Spinal Cord Injury Epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is a devastating condition often affecting young and healthy individuals around the world. This debilitating condition not only creates enormous physical and emotional cost to individuals but also is a significant financial burden to society at large. This review was undertaken to understand the global impact of SCI on society. We also attempted to summarize the worldwide demographics and preventative strategies for SCI in varying economic and climatic environments and to evaluate how cultural and economic differences affect the etiology of SCI. A PUBMED database search was performed in order to identify clinical epidemiological studies of SCI within the last decade. In addition, World Bank and World Health Organization websites were used to obtain demographics, economics, and health statistics of countries of interest. A total of 20 manuscripts were selected from 17 countries. We found that SCI varies in etiology, male-to-female ratios, age distributions, and complications in different countries. Nations with similar economies tend to have similar features and incidences in all the above categories. However, diverse methods of classifying SCI were found, making comparisons difficult. Based upon these findings, it is clear that the categorization and evaluation of SCI must be standardized. The authors suggest improved methods of reporting in the areas of etiology, neurological classification, and incidence of SCI so that, in the future, more useful global comprehensive studies and comparisons can be undertaken. Unified injury prevention programs should be implemented through methods involving the Internet and international organizations, targeting the different etiologies of SCI found in different countries.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».