The epidemiology of mandibular fractures treated at the Toronto general hospital: A review of 246 cases.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mandibular fractures constitute a substantial proportion of cases of maxillofacial trauma. This study investigated the incidence, causes and treatment of mandibular fractures at a hospital in Toronto. METHODS: The medical records and radiographs for 246 patients treated for mandibular fracture at the Toronto General Hospital over a 51 2-year period (from 1995 to 2000) were reviewed. Data on the patients age, sex, smoking status, alcohol and drug use, mechanism of injury, treatment modality, and post-operative complications were recorded and assessed. RESULTS: Men 21 to 30 years of age sustained the most mandibular fractures. The ratio of males to females was 5:1. Most fractures were caused by violent assault (53.5%), followed by falls (21.5%) and sports activities (12.2%). Alcohol was a contributing factor at the time of injury in 20.6% of fractures for which this information was available. Nearly half of all cases were treated by open reduction (49.1%). Complications occurred in 5.3% of patients. CONCLUSION: The incidence and causes of mandibular fracture reflect trauma patterns within the community and, as such, can provide a guide to the design of programs geared toward prevention and treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».