Analysis of Dog Bites in Children Who Are Younger Than 17 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study focuses on the pattern of incidence, mechanisms, and circumstances of accident and injury in a series of pediatric patients who sustained dog bites. METHODS: In our retrospective survey, the medical charts of all children who were younger than 17 years and sought medical attention after a dog bite between 1994 and 2003 were reviewed. To obtain the total number of each dog breed in the administrative district, we analyzed 5873 files from the community dog registers. For establishment of a risk index, the representation of a dog breed among the total canine population was divided by the frequency of dog bites from this breed. RESULTS: A total of 341 children (mean age: 5.9 years) were identified. The annual incidence of dog bites was 0.5 per 1000 children between 0 and 16 years of age. Incidence was highest in 1-year-old patients and decreased with increasing age. The relative risk for a dog attack by a German shepherd or a Doberman was approximately 5 times higher than that of a Labrador/retriever or cross-breed. The vast majority (82%) of the dogs were familiar to the children. Most (322; 94%) of the children had injuries to 1 body region; in the remaining 19 (6%) children, up to 3 body regions were injured. Of 357 injuries, the face, head, and neck region was the leading site affected (50%). Inpatient treatment was required in 93 (27%) patients. CONCLUSIONS: Dog bites in children are frequent and influenced by the breed-related behavior of dogs, dog owners, children, and parents. Therefore, prevention strategies should focus on public education and training of dogs and their owners. Children who are younger than 10 years represent the high-risk group for dog attacks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».