Age-related trends in severe injury hospitalization in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We performed a population-based evaluation of age-related trends in severe injury hospitalization across Canada. METHODS: We identified hospitalizations following severe injury (Injury Severity Score [ISS] > 15) between 2002 and 2009 using the Canadian National Trauma Registry. Age-standardized severe injury hospitalization rates were calculated using the direct method referencing the 2006 Canadian population. The annual percent change in hospitalization rates were estimated using negative binomial regression. RESULTS: During the 8-year period, hospitalization rates for severe injury rose by 22% among individuals 65 years or older, compared with 10% among individuals younger than 65 years. Fall-related injuries accounted for 46% of all severe injury hospitalizations and increased by an average of 3% annually, with a twofold higher annual rate of increase among the elderly. Case-fatality rates declined by 10%, with the decline more than threefold higher among younger patients. CONCLUSION: Elderly patients accounted for an increasing proportion of hospitalizations, highlighting important opportunities for injury prevention among this age group. Case-fatality rates, while declining among younger patients, remained stable in the elderly population, suggesting the need for better strategies to manage the complex care needs of these patients. LEVEL OF EVIDENCE: Epidemiologic study, level III.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».