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Enregistrement W2106447099 · doi:10.1136/injuryprev-2014-041456

Language and unintentional injury mortality in Quebec, Canada

2015· article· en· W2106447099 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Burrows, Nathalie Auger, Ernest Lo

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthForensic engineeringSuicide preventionHuman factors and ergonomicsMedical emergencyEngineeringEnvironmental healthMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language-based differences in unintentional injury are poorly understood, despite the importance of language as a determinant of health. This study assessed inequalities in unintentional injury mortality between Francophones and Anglophones of Quebec, Canada. We calculated age-standardised rates of death by period, region, residential deprivation and cause of injury, and estimated rate ratios for Francophones relative to Anglophones. Francophones had higher unintentional injury mortality rates than Anglophones. Inequalities decreased over time for men, but rates remained 50% higher for Francophones at the end of the study period. Rates were stable for women, but were 30% higher for Francophones compared with Anglophones. Inequalities were larger at age 15-44 years, in urban areas, and for MVCs. Better understanding of risk factors for MVCs may benefit injury prevention in Quebec. Language-based differences in injury mortality warrant attention in other multilingual populations, especially across different demographic, temporal, regional and cause-of-injury groups.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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