Fatal hypothermia: an analysis from a sub-arctic region
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the incidence as well as contributing factors to fatal hypothermia. STUDY DESIGN: Retrospective, registry-based analysis. METHODS: Cases of fatal hypothermia were identified in the database of the National Board of Forensic Medicine for the 4 northernmost counties of Sweden and for the study period 1992-2008. Police reports, medical records and autopsy protocols were studied. RESULTS: A total of 207 cases of fatal hypothermia were noted during the study period, giving an annual incidence of 1.35 per 100,000 inhabitants. Seventy-two percent occurred in rural areas, and 93% outdoors. Many (40%) were found within approximately 100 meters of a building. The majority (75%) occurred during the colder season (October to March). Some degree of paradoxical undressing was documented in 30%. Ethanol was detected in femoral vein blood in 43% of the victims. Contributing co-morbidity was common and included heart disease, earlier stroke, dementia, psychiatric disease, alcoholism, and recent trauma. CONCLUSIONS: With the identification of groups at high risk for fatal hypothermia, it should be possible to reduce risk through thoughtful interventions, particularly related to the highest risk subjects (rural, living alone, alcohol-imbibing, and psychiatric diagnosis-carrying) citizens.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».