Injury among 1107 Canadian students with self-identified disabilities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Students with disabilities are at risk for poor health outcomes; however, the causes and consequences of injury in this group are not well understood. The epidemiologies of injuries among students with and without disabilities were profiled and compared. METHODS: The cross-sectional, 2002 Health Behaviour in School-aged Children Survey, was administered to a representative sample of 7235 students (grades 6-10) from Canada. Students who reported at least one functional difficulty due to a health condition were classified as having a disability. Primary outcomes were: (i) Medically attended injury; (ii) multiple injuries, and (iii) serious injury experiences during a 12-month period. RESULTS: Some 16.3% of students reported a disability. Injuries were more common in students with disabilities compared to those without disabilities (67% vs. 51% annually, p < 0.01). Students with disabilities experienced 30% increases in the risk for medically attended injury, multiple injury, and serious injury as compared to their peers. Consistent and statistically significant associations (p < 0.05) were identified between different types of disability and all injury outcomes. CONCLUSIONS: Canadian students who report disabilities experience higher risks for injury than their peers, perhaps due to an inability to perceive and avoid environmental hazards. Injury prevention programmes are needed to address these unique risk profiles in order to prevent additional disability or secondary conditions.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».