The National Poisons Information Centre in Sri Lanka: The First Ten Years
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Poisoning is a major health concern in Sri Lanka, which has a very high morbidity and mortality from pesticide poisoning. Poisoning, which continues to be in the first five leading causes of death, accounts for about 80,000 hospitalizations and over 3,000 deaths per year. The National Poisons Information Centre in Sri Lanka, thefirst such centre to be established in South Asia, completed 10 years service in 1997. The 4,070 calls received in thefirst 10 years are analyzed and compared with the national hospitalization pattern. METHODS: The recorded data sheets of all enquiries received from 1988 to 1997 were analyzed retrospectively to study (1) purpose of enquiry, (2) category of enquirer, (3) circumstances of poisoning, (4) gender of victim, (5) age of victim, (6) type of poison, and (7) outcome. Items (6) and (7) were compared with the national hospital statistics for 1998. RESULTS: Of the 4,070 enquiries, 92% concerned specific patients and 6% were for information on poisons. Almost 90% of the enquiries were from medical or paramedical personnel, 5% from relatives or friends, and 3% from the victims. Nearly 38% of enquiries concerned pesticides compared to 27% of poisoning hospitalizations. Medicinal agents were the subject of 20% of enquiries compared to 13% of hospitalizations. The major discrepancy was for snake bites, accounting for only 6% of enquiries but 42% of hospitalizations. Sex distribution of enquiries showed more males than females. Thirty-seven percent of the victims were young adults-15-29years age group. Nearly 49% of the enquiries were for suicidal attempts. Seventy-one percent of the victims recovered. CONCLUSIONS: Although enquiries to the NPIC averaged only 0.5% of poisoning hospitalizations, they were sufficiently representative of the national pattern to predict that increasing utilization of the NPIC would offer a much needed service, both for
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».