Injuries Experienced by Infant Children: A Population-Based Epidemiological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Injuries to infant children are an important health concern, yet there are few population-based analyses from which to develop prevention initiatives. This study describes the external causes, natures, and disposition from an emergency department of infants with injuries for a geographically distinct population in Eastern Ontario. METHODS: Epidemiologic analysis of emergency-based surveillance data (1994-2000) for infants (<12 months old) from the Kingston sites of the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program. RESULTS: A total of 990 cases of injury to infants were identified, of which 217 (21.9%) required significant medical intervention. Leading causes of injury were falls (605/990; 61.1%), ingestion injuries (65/990; 6.6%), and burns (56/990; 5.7%). Common types of falls experienced were: from furniture (229/605; 37.9%), being dropped (92/605; 15.2%), in car seats (73/605; 12.1%), down stairs (63/605; 10.4%), or in a child walker (42/605; 6.9%). The observed patterns of injury changed according to the ages of the children. Vignettes are used to illustrate recurrent injury patterns (falls, physical vulnerability, burns and ingestions, equipment injuries). CONCLUSION: The results indicate the relative importance of several external causes of injury and how these vary by age group. This population-based information is also useful in establishing rational priorities for prevention, and the targeting of interventions toward responsible authorities.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».