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Enregistrement W2089863554 · doi:10.1186/1756-0500-5-584

The utility of administrative data for neurotrauma surveillance and prevention in Ontario, Canada

2012· article· en· W2089863554 sur OpenAlexafffundabout
Daria Parsons, Angela Colantonio, Michelle Mohan

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation InstituteOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésRelevance (law)MedicinePopulationInjury preventionPoison controlMedical emergencyEnvironmental healthData scienceComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surveillance of neurotrauma events is necessary to guide the development and evaluation of effective injury prevention initiatives. The aim of this paper is to review potential sources of existing population-based data to inform neurotrauma prevention in Canada, using sources available in Ontario as an example. Data sources, including administrative data holdings from Ontario's publicly funded health care system and ongoing national surveys, were reviewed to determine the degree of relevance for neurotrauma surveillance, using standards outlined by the World Health Organization as a framework. RESULTS: Five key data sources were identified for neurotrauma surveillance. Five other sources were considered useful; cause of injury was not identifiable in 5 additional sources; and 4 sources were not relevant for surveillance purposes. CONCLUSIONS: We provide information about which existing data sources are most relevant for neurotrauma surveillance and research, as well as examine the strengths and limitations of these sources. Administrative data can be used to facilitate surveillance of neurotrauma and are considered both useful and cost effective for the development and evaluation of injury prevention programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,600
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,092 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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