Multiple Risk Behavior and Injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple risk behavior plays an important role in the social etiology of youth injury, yet the consistency of this observation has not been examined multinationally. OBJECTIVE: To examine reports from young people in 12 countries, by country, age group, sex, and injury type, to quantify the strength and consistency of this association. SETTING: World Health Organization collaborative cross-national survey of health behavior in school-aged children. PARTICIPANTS: A multinational representative sample of 49 461 students aged 11, 13, and 15 years. MAIN EXPOSURE MEASURES: Additive score consisting of counts of self-reported health risk behaviors: smoking, drinking, nonuse of seat belts, bullying, excess time with friends, alienation at school and from parents, truancy, and an unusually poor diet. MAIN OUTCOME MEASURE: Self-report of a medically treated injury. RESULTS: Strong gradients in risk for injury were observed according to the numbers of risk behaviors reported. Overall, youth reporting the largest number (> or =5 health risk behaviors) experienced injury rates that were 2.46 times higher (95% confidence interval, 2.27-2.67) than those reporting no risk behaviors (adjusted odds ratios for 0 to > or =5 reported behaviors: 1.00, 1.22, 1.48, 1.73, 1.98, and 2.46, respectively; P<.001 for trend). Similar gradients in risk for injury were observed among youth in all 12 countries and within all demographic subgroups. Risk gradients were especially pronounced for nonsports, fighting-related, and severe injuries. CONCLUSIONS: Gradients in risk for youth injury increased in association with numbers of risk behaviors reported in every country examined. This cross-cultural finding indicates that the issue of multiple risk behavior, as assessed via an additive score, merits attention as an etiological construct. This concept may be useful in future injury control research and prevention efforts conducted among populations of young people.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle