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Enregistrement W2094180655 · doi:10.1097/01.ta.0000034228.18541.d1

Traumatic Spinal Cord Injury in Ontario, Canada

2003· article· en· W2094180655 sur OpenAlexafffundabout
William Pickett, K. M. Simpson, Janice Walker, Robert J. Brison

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensWest Park Healthcare CentreKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicineConfidence intervalSpinal cord injuryInjury preventionSpinal cordPopulationOccupational safety and healthPoison controlDemographyEmergency medicineEnvironmental healthInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations135
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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