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Enregistrement W2110063127 · doi:10.22605/rrh2846

Exploring the relationship between socioeconomic status and dog-bite injuries through spatial analysis

2014· article· en· W2110063127 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueRabies epidemiology and control
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of Canada
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineDemographyRuralityDog bitePopulationRural areaInjury preventionPoisson regressionConfidence intervalPoison controlRabiesEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite a reported socioeconomic gradient in health, little is known about relationship between socioeconomic status (SES) and frequency of dog-bite injuries. The primary objective of this study was to compare the frequency of dog-bite injuries, using data on dog-bite injury hospitalizations (DBIH), across different SES areas in Manitoba, Canada. The secondary objective of the study was to assess if frequency and pattern of DBIHs are similar to those of non-canine bite injury hospitalizations (NCBIH) and rabies post-exposure prophylaxis (PEP). SES grouping in this study was defined through rurality and area-wide income quintile groups. METHODS: Rural and urban Manitoba neighbourhoods were ranked according to average area-level incomes into five levels (quintiles) with equal numbers of people in each income level. Prevalence was defined as the number of cases of hospitalizations (whether dog-bite injury or non-canine bite injury) or PEP reported in the years 1984-2006, divided by the total population during the same time period and expressed as the number of cases per 100 000 population per SES grouping. The 95% confidence intervals (CI) were calculated using the approach for Poisson distribution. RESULTS: During 1984-2006, Manitoba's prevalence (CI) of DBIH (3.19 (2.97, 3.41) per 100 000 population) was lower than prevalence of NCBIH (4.08 (3.84, 4.32)) and PEP (7.24 (6.92, 7.57)). Prevalence of DBIH was higher in rural than in urban areas (DBIH: 3.58 (3.24, 3.92) vs 2.87 (2.59, 3.15), p<0.01) and higher in the lowest income quintile areas than in the highest, whether rural (5.18 (4.24, 6.26) vs 3.29 (2.55, 4.17), p<0.0001) or urban (3.65 (2.97, 4.44) vs 2.24 (1.73, 2.87), p<0.01). The patterns of relationship between SES (rurality and income levels) and prevalence of NCBIH and PEP were similar to those between SES and DBIH. CONCLUSIONS: Although only a descriptive study, the results suggest that policies for control of dog-bite injuries should be area-specific. Prevention efforts could perhaps be improved by focussing not only on families, but also on neighbourhood regions.

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.

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)0,001
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,250 · 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