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Enregistrement W2110653018 · doi:10.1136/injuryprev-2011-040240

Playground equipment injuries at home versus those in public settings: differences in severity

2012· article· en· W2110653018 sur OpenAlexaffabout
Glenn Keays, Robin Skinner

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesU.S. Consumer Product Safety Commission
Mots-clésFalling (accident)MedicineOddsOdds ratioPublic healthInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthSuicide preventionEnvironmental healthMedical emergencyLogistic regressionInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present research was to compare the severity of playground-related injuries in backyards of home with those occurring in public settings. This case-control study used emergency-based surveillance data from Canada regarding children, 3-11 years old, who were injured after falling from playground equipment (PGE). Cases were those whose injuries occurred at home (backyards), and controls were those whose injuries occurred in parks, schools or daycare centres. Of the 39,730 subjects selected, 84% happened in public and 16% at home. Children falling from a home PGE had greater odds of severe injuries (OR=1.30; 95% CI 1.23 to 1.37) and fractures (OR=1.47; 95% CI 1.39 to 1.55) than those from public PGE. Children aged 3-5 years falling off slides at home, compared to slides in public settings, had the greatest odds of severe injuries (OR=1.72; 95% CI 1.41 to 2.09) and fractures (OR=2.17; 95% CI 1.79 to 2.64.) When setting up PGE at home, parents should be diligent in using proper landing surfaces, such as those found in public playgrounds.

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)0,003
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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