Accidental cold-related injury leading to hospitalization in northern Sweden: an eight-year retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cold injuries are rare but important causes of hospitalization. We aimed to identify the magnitude of cold injury hospitalization, and assess causes, associated factors and treatment routines in a subarctic region. METHODS: In this retrospective analysis of hospital records from the 4 northernmost counties in Sweden, cases from 2000-2007 were identified from the hospital registry by diagnosis codes for accidental hypothermia, frostbite, and cold-water drowning. Results were analyzed for pre-hospital site events, clinical events in-hospital, and complications observed with mild (temperature 34.9 - 32°C), moderate (31.9 - 28°C) and severe (<28°C), hypothermia as well as for frostbite and cold-water drowning. RESULTS: From the 362 cases, average annual incidences for hypothermia, frostbite, and cold-water drowning were estimated to be 3.4/100,000, 1.5/100,000, and 0.8/100,000 inhabitants, respectively. Annual frequencies for hypothermia hospitalizations increased by approximately 3 cases/year during the study period. Twenty percent of the hypothermia cases were mild, 40% moderate, and 24% severe. For 12%, the lowest documented core temperature was 35°C or higher, for 4% there was no temperature documented. Body core temperature was seldom measured in pre-hospital locations. Of 362 cold injury admissions, 17 (5%) died in hospital related to their injuries. Associated co-factors and co-morbidities included ethanol consumption, dementia, and psychiatric diagnosis. CONCLUSIONS: The incidence of accidental hypothermia seems to be increasing in this studied sub-arctic region. Likely associated factors are recognized (ethanol intake, dementia, and psychiatric diagnosis).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».