Using Participant Event Monitoring in a Cohort Study of Unintentional Injuries Among Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We conducted a 3-year cohort study of 407 youths aged 9 to 18 years to develop multivariable risk prediction models of agriculture-related injuries. METHODS: Data were obtained via participant event monitoring, with youths self-reporting injuries and exposures in daily diaries over a 13-week period. We evaluated data quality by comparing injury self-reports with other injury data. RESULTS: Semilogarithmic plots of rates of all unintentional injuries combined (US data from 2000) as well as of agriculture-related injuries (US and Canadian data from 19 previous studies) graphed as a function of injury severity exhibited linearity, as did plots based on the present results. Severity-specific unintentional injury rates were 1.4- to 4.3-times higher than national rates, suggesting that our methodology can significantly reduce injury underreporting. In addition, at each severity level, estimated agriculture-related injury rates were 5.8- to 9.3-times higher than rates from previous national, regional, and state-based studies. CONCLUSIONS: Our approach to participant event monitoring can be implemented with youths aged 9 to 18 years and will yield reliable daily data on unintentional injuries.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».