Incidence and Prevalence of Spinal Cord Injury in Canada: A National Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite decades of research, there are no national estimates of the incidence or prevalence of spinal cord injury (SCI) in Canada. Our objective was to utilize the best available data to estimate the incidence and prevalence of traumatic SCI (TSCI) and non-traumatic SCI (NTSCI) in Canada for 2010. METHODS: Initial incidence (number of TSCIs at injury scene) and discharge incidence (number discharged into the community) were calculated using published TSCI rates from Alberta and NTSCI rates from Australia. Prevalence was estimated by applying TSCI and NTSCI discharge incidence rates to historical Canadian population demographics using a cohort survival model and age-specific mortality rates for tetraplegia and paraplegia. RESULTS: The estimated 2010 initial incidence of TSCI is 1,785 cases per year, and the discharge incidence is 1,389 (41 per million). The estimated discharge incidence for NTSCI is 2,286 cases (68 per million). The prevalence of SCI in Canada is estimated to be 85,556 persons (51% TSCI and 49% NTSCI). CONCLUSIONS: This study provides the first estimates of the incidence and prevalence of SCI in Canada. More population-based studies are needed, particularly for NTSCI, as an increasing number of Canadians are expected to be affected by SCI.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».