Trauma in the Neighborhood: A Geospatial Analysis and Assessment of Social Determinants of Major Injury in North America
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to identify and characterize areas with high rates of major trauma events in 9 diverse cities and counties in the United States and Canada. METHODS: We analyzed a prospective, population-based cohort of injured individuals evaluated by 163 emergency medical service agencies transporting patients to 177 hospitals across the study sites between December 2005 and April 2007. Locations of injuries were geocoded, aggregated by census tract, assessed for geospatial clustering, and matched to sociodemographic measures. Negative binomial models were used to evaluate population measures. RESULTS: Emergency personnel evaluated 8786 major trauma patients, and data on 7326 of these patients were available for analysis. We identified 529 (13.7%) census tracts with a higher than expected incidence of major trauma events. In multivariable models, trauma events were associated with higher unemployment rates, larger percentages of non-White residents, smaller percentages of foreign-born residents, lower educational levels, smaller household sizes, younger age, and lower income levels. CONCLUSIONS: Major trauma events tend to cluster in census tracts with distinct population characteristics, suggesting that social and contextual factors may play a role in the occurrence of significant injury events.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».