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Enregistrement W2124442633 · doi:10.24095/hpcdp.33.3.03

Emergency department presentations for injuries associated with inflatable amusement structures, Canada, 1990-2009

2013· article· en· W2124442633 sur OpenAlexaffvenueabout
SR McFaull, Glenn Keays

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflatableAmusementInjury surveillanceMedicineEmergency departmentMedical emergencyEpidemiologyEmergency medicineInjury preventionPoison controlEngineeringPsychologyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Inflatable amusement attractions, structures that are air-supported and inflated by a blower, have recently gained popularity. The purpose of this study was to describe the epidemiology of inflatable-related injuries presenting to Canadian emergency departments. METHODS: The Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP) is an injury and poisoning surveillance system presently operating in the emergency departments of all 11 pediatric and 4 general hospitals across Canada. The CHIRPP was searched for cases of injuries associated with commercial inflatable amusement structures. RESULTS: Overall, 674 cases were identified over the 20-year surveillance period, during which time the average annual percent increase was 24.6% (95% CI: 21.6, 27.7). Children aged 2 to 9 years were the most frequently injured (59.3/100,000 CHIRPP cases), and fractures accounted for 34.5% of all injuries. DISCUSSION: A sharp increase in emergency department visits for injuries associated with commercial inflatable amusement structures has been observed in recent years. Injury mechanisms could be mitigated by product design modifications and stricter business operational practices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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