Smoking and Medication During Pregnancy Predict Repeated Unintentional Injuries in Early Childhood But Not Single Unintentional Injuries
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates prospectively the development of single and repeated unintentional injuries from birth to 42 months in a random population sample of new-born children in Quebec (Canada) (N = 1,770). The outcome measures are single unintentional injuries (SUI) and repeated unintentional injuries (RUI). Results showed that the risk factors for SUI differed from the risk factors for RUI. SUI was predicted by mother's antisocial behavior during high school (OR = 1.72) and mother's age at first birth (OR = 1.82) with children from older mothers at higher likelihood of SUI. Also, boys (OR = 1.36) and hyperactive children (OR = 1.06) were at increased risk of SUI. RUI was predicted by maternal smoking during pregnancy (OR = 1.68), medication on prescription (OR = 1.53) and medication without prescription (OR = 1.54). Boys (OR = 2.01), children with a difficult temperament (OR = 1.13) and those with single mothers had higher rates of RUI (OR = 2.05). Maternal perception of impact (OR = 1.15) and maternal feelings of self-efficacy (OR = 0.87; marginally significant) were also associated with RUI. These results show that maternal and child risk factors identified during pregnancy and just after birth can predict SUI as well as RUI in early childhood. However, the only common risk factor for SUI and RUI is the child's sex, with boys being at higher risk than girls. Implications of these findings and suggestions for prevention are discussed.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».