Traumatic Spinal Cord Injury in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few population-based analyses of spinal cord injuries exist from which to base Canadian prevention initiatives. This study aimed to calculate rates of traumatic spinal cord injury for the province of Ontario and describe these injuries by several epidemiologic parameters. METHODS: Two thousand three hundred eighty-five hospital admissions were studied for April 1, 1994, through March 31, 1999. RESULTS: Annual age-standardized rates declined from a maximum of 46.2 hospitalizations per 1 million population (95% confidence interval, 42.1-50.3) to 37.2 per 1 million (95% confidence interval, 33.8-41.0). Male rates declined over the study period, whereas female rates remained stable. Leading external causes included unintentional falls (1,030 of 2,385 [43.2%]), especially among the elderly, and transport injuries (1,021 of 2,385 [42.8%]), especially among those aged less than 40 years. Intentional injuries were most commonly seen among those aged 20 to 39 years (48 of 86 [55.8%]). Misclassification of some elder fall cases as spinal cord injuries is a methodologic concern. CONCLUSION: The results indicate the relative importance of several external causes of injury and are useful in establishing rational priorities for prevention.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».