Characteristics and risk factors for accident injury in Canada from 1986 to 1996: an analysis of the Canadian Accident Injury Reporting and Evaluation (CAIRE) database
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed the database of Canadian Accident Injury Reporting and Evaluation (CAIRE) for the injuries reported from January 1986 to March 1996 in seven provinces at children's or general hospitals in Canada. In order to describe the characteristics of injuries, we compared the different categories of injuries by sex and by age groups, identified patterns of injuries, and detected the products causing injury to Canadian people. The results showed that there were 130,489 injury cases in Canada during the 10 years from 1986 to 1996. The 10-19 year age group had 57,582 cases, representing 44.13% of total injuries, and making it the group with the highest occurrence of injuries. The male injury rate (69.75%) was significantly higher than the female rate (30.25%) (P = 0.0001). Six areas were identified as priorities for intervention: 1) injuries occurring on playgrounds among children and youth; 2) sports and playground apparatus injuries and injuries sustained in transit among young people; 3) the top five causes of injuries; 4) diagnosis and treatment of injuries; 5) consumer products and safety; and 6) nature and physical sites of injuries. Further work is needed in: evaluating injury causes, comparing the results with reports from other countries and the necessary approaches and prevention measures to reduce and control injury occurrences to improve the quality of consumer products, and to protect the health of the population in Canada.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».