Adolescent and young adult health in a children's hospital: Everybody's business
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To guide the development of adolescent health training and the planning of future services, accurate data describing health service use by adolescents and young adults are needed. AIM: To describe admission rates for adolescents (12-17 years) and young adults (age 18 years and over) attending a specialist children's hospital over an 8-year period. Specific objectives were to describe the (i) proportion of adolescents and young adults admitted under different specialties; (ii) age range, with emphasis on those 18 years and over; and (iii) proportion of patients admitted to the general adolescent ward. METHODS: Data on adolescent and young adult admissions to Princess Margaret Hospital (PMH) were collected prospectively from July 2000 to June 2008. RESULTS: Adolescents and young adults accounted for one fifth (range 18-22%) of all admissions to PMH. Over the 8-year period, the number of adolescent and young adult admissions increased from 3935 (54% males) to 4967 (56% males) per year. The proportion admitted to the general adolescent ward ranged from 22% to 36%. The three specialties admitting the most adolescents and young adults were General Surgery (11-13%), Orthopaedics (11-13%) and Oncology/Haematology (10-14%). The age range was: 12-14 years (57-67%); 15-17 (30-39%); 18+ (2-5%). At least 15 patients aged 20 or over were admitted each year, mostly for Dental or Plastic Surgery. CONCLUSIONS: Adolescent and young adult health is part of the core business of paediatrics. This should be reflected in the planning of future paediatric services. All trainees require some basic training, regardless of heir specialty area.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».