Long term health outcomes after injury in working age adults: a systematic review: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimating the contribution of non-fatal injury outcomes remains a considerable challenge and is one of the most difficult components of burden of disease analysis. The aim of this systematic review was to quantify the effect of being injured compared with not being injured on morbidity and health service use (HSU) in working age adults. METHODS: Studies were selected that were population based, had long term health outcomes measured, included a non-injured comparison group, and related to working age adults. Meta-analysis was not attempted because of the heterogeneity between studies. RESULTS: Nine studies met the inclusion criteria. In general, studies found an overall positive association between injury and increased HSU, exceeding that of the general population, which in some studies persisted for up to 50 years after injury. Disease outcome studies after injury were less consistent, with null findings reported. CONCLUSION: Because of the limited injury types studied and heterogeneity between study outcome measures and follow up, there is insufficient published evidence on which to calculate population estimates of long term morbidity, where injury is a component cause. However, the review does suggest injured people have an increased risk of long term HSU that is not accounted for in current methods of quantifying injury burden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,028 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».