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Enregistrement W2041045716 · doi:10.1097/jom.0b013e31804630d0

Pediatric Fall Injuries in Agricultural Settings: A New Look at a Common Injury Control Problem

2007· article· en· W2041045716 sur OpenAlexaffabout
William Pickett, Suzanne M. Dostaler, Richard L. Berg, James G. Linneman, Robert J. Brison, Barbara Marlenga

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésOccupational safety and healthPoison controlInjury preventionHuman factors and ergonomicsSuicide preventionAgricultureControl (management)MedicineMedical emergencyEnvironmental healthGeographyComputer sciencePathologyArtificial intelligenceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Children on farms experience high risks for fall injuries. This study characterized the causes and consequences of fall injuries in this pediatric population. METHODS: A retrospective case series was assembled from registries in Canada and the United States. A new matrix was used to classify each fall according to initiating mechanisms and injuries sustained on impact. RESULTS: Fall injuries accounted for 41% (484/1193) of the case series. Twenty percent of the fall injuries were into the path of a moving hazard (complex falls), and 91% of complex falls were related to farm production. Sixty-one percent of complex falls from heights occurred while children were not working. Fatalities and hospitalized injuries were overrepresented in the complex falls. CONCLUSIONS: Pediatric fall injuries were common. This analysis provides a novel look at this occupational injury control problem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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