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Enregistrement W2123076651 · doi:10.1017/s0317167100014530

Global Incidence and Prevalence of Traumatic Spinal Cord Injury

2013· review· en· W2123076651 sur OpenAlexafffundvenue
Julio C. Furlan, Brodie M. Sakakibara, William C. Miller, Andrei V. Krassioukov

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health NetworkUniversity of TorontoInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOntario Neurotrauma FoundationRick Hansen Institute
Mots-clésIncidence (geometry)MedicinePrevalenceSpinal cord injuryDemographyEpidemiologyEnvironmental healthSpinal cordPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review examines the incidence and prevalence of traumatic spinal cord injury (SCI) in different countries worldwide and their trends over time. The literature search of the studies published between 1950 and 2012 captured 1,871 articles of which 64 articles on incidence and 13 articles on prevalence fulfilled the inclusion and exclusion criteria. The global incidence of SCI varied from 8.0 to 246.0 cases per million inhabitants per year. The global prevalence varied from 236.0 to 1,298.0 per million inhabitants. In addition to regional differences regarding the prevalence rates of SCI across the globe, there has been a trend towards increasing prevalence rates over the last decades. Our results suggest a relatively broad variation of incidence and prevalence rates of SCI among distinctive geographic regions. These results emphasize the need for further studies on incidence and prevalence of SCI, and for international standards and guidelines for reporting on SCI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0130,016
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations299
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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