Dog bite and injury prevention—analysis, critical review, and research agenda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To analyze Australian dog bite injury data and make international comparisons; to review risk and protective factors relating to the dog, injured person, and environment; and to recommend action for prevention and research. METHODS: Australian dog bite injury data, complemented by detailed Victorian and regional data from routine health records and vital statistics, were analyzed to determine incidence, severity, nature, circumstances, and trends. International comparison data were extracted from published reports. Risk and protective factor studies were selected for review from electronic and bibliographic searches where data were recent, sample sizes substantial, and bias limited. RESULTS: The Australian dog bite death rate (0.004/100,000) is lower than both the United States (0.05-0.07/100,000) and Canadian rates (0.007/100,000). Victorian hospitalized trend rates were stable between 1987 and 1998, but there was a decline for children <5 years (p=0.019) corresponding with a reduction in dog ownership. Children 0-4 years have the highest rate of serious injury, particularly facial. Adults have longer hospitalizations, most frequently for upper extremity injury. Risk factors include: child, males, households with dogs, certain breeds, male dogs, home location, and leashed dog. CONCLUSIONS: Dog bite rates are high and it may therefore be assumed that current preventative interventions are inadequate. Responsible dog ownership, including separating young children from dogs, avoiding high risk dogs, neutering, regulatory enforcement, and standardized monitoring of bite rates are required. Controlled investigations of further risk and protective factors, and validated methods of breed identification, are needed.
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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 | 0,032 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».