A GIS-based spatiotemporal analysis of violent trauma hotspots in Vancouver, Canada: identification, contextualisation and intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2002, the WHO declared interpersonal violence to be a leading public health problem. Previous research demonstrates that urban spaces with a high incidence of violent trauma (hotspots) correlate with features of built environment and social determinants. However, there are few studies that analyse injury data across the axes of both space and time to characterise injury-environment relationships. This paper describes a spatiotemporal analysis of violent injuries in Vancouver, Canada, from 2001 to 2008. METHODS: Using geographic information systems, 575 violent trauma incidents were mapped and analysed using kernel density estimation to identify hotspot locations. Patterns between space, time, victim age and sex and mechanism of injury were investigated with an exploratory approach. RESULTS: Several patterns in space and time were identified and described, corresponding to distinct neighbourhood characteristics. Violent trauma hotspots were most prevalent in Vancouver's nightclub district on Friday and Saturday nights, with higher rates in the most socioeconomically deprived neighbourhoods. Victim sex, age and mechanism of injury also formed strong patterns. Three neighbourhood profiles are presented using the dual axis of space/time to describe the hotspot environments. CONCLUSIONS: This work posits the value of exploratory spatial data analysis using geographic information systems in trauma epidemiology studies and further suggests that using both space and time concurrently to understand urban environmental correlates of injury provides a more granular or higher resolution picture of risk. We discuss implications for injury prevention and control, focusing on education, regulation, the built environment and injury surveillance.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».