Deaths and Injuries from House Fires
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to define the factors associated with house fires and related injuries by analyzing the data from population-based surveillance. METHODS: For 1991 through 1997, we linked the following data for Dallas: records from the fire department of all house fires (excluding fires in apartments and mobile homes), records of patients transported by ambulance, hospital admissions, and reports from the medical examiner of fatal injuries. RESULTS: There were 223 injuries (91 fatal and 132 nonfatal) from 7190 house fires, for a rate of 5.2 injured persons per 100,000 population per year. Rates of injury related to house fires were highest among blacks (relative risk, 2.8; 95 percent confidence interval, 2.1 to 3.6) and in people 65 years of age or older (relative risk, 2.6; 95 percent confidence interval, 1.9 to 3.5). Census tracts with low median incomes had the highest rates of injury related to house fires (relative risk as compared with census tracts with high median incomes, 8.1; 95 percent confidence interval, 2.5 to 32.0). The rate of injuries was higher for fires that began in bedrooms or living areas (relative risk, 3.7); that were started by heating equipment, smoking, or children playing with fire (relative risk, 2.6); or that occurred in houses built before 1980 (relative risk, 6.6). Injuries occurred more often in houses without functioning smoke detectors (relative risk, 1.5; 95 percent confidence interval, 1.0 to 2.4). The prevalence of functioning smoke detectors was lowest in houses in the census tracts with the lowest median incomes (P<0.001). CONCLUSIONS: Rates of injuries related to house fires are highest in elderly, minority, and low-income populations and in houses without functioning smoke detectors. Efforts to prevent injuries and deaths from house fires should target these populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».