A comparative study of mortality data for all causes and unintentional injuries between Japan and other developed countries
Notice bibliographique
Résumé
Background It is true that Japan is one of the lowest infant mortality countries in the world. However unintentional injury is the leading cause of death, as in other developed countries. This trend has been true for more than 30 years, so unintentional injury death has received much attention in Japan recently. Purpose The purpose of this study is to examine Japanese mortality data for all causes and unintentional injury among developed countries. Methods Compare Japanese mortality data for all causes and unintentional injuries with 13 developed countries, Australia, Austria, Belgium, Canada, France, Germany, Italy, Netherlands, Spain, Sweden, Switzerland, UK and USA. These mortality data are available from World Health Statistics Annual. Results As a consequence of comparison, mortality rate for all causes of death among under 1-year-old, 5–14 year olds, 55–64-year-olds, 65–74-year-olds and over 75-year-olds in Japan are almost lowest in these developed countries. However, unintentional injury death rates for these age groups are not so low. Also, mortality rate for all causes of 1–4-year-olds and unintentional Injury death of under 1-year-old, 55–64-year-olds and 65–74-year-olds in Japan are higher than the average mortality rate of 13 advanced countries. Significance These maybe caused by Japanese insufficient emergency care system and structure, and lack of injury prevention materials. Also, it is necessary for Japanese to spread the knowledge of first aid for injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».