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Enregistrement W2151869522

Burden of injury during the complex political emergency in northern Uganda.

2006· article· en· W2151869522 sur OpenAlexaff
Ronald R. Lett, Olive Kobusingye, Paul Ekwaru

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensCanadian Society for International Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationEnvironmental healthStratified samplingMortality rateDemographyInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthPublic healthHealth careSuicide preventionSurgeryNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: War injury is a public health problem that warrants global attention. This study aims to determine the burden of injury during a complex emergency in sub-Saharan Africa. METHODS: To determine the magnitude, causes, distribution, risk factors and cumulative burden of injury in a population experiencing armed conflict in northern Uganda since 1986 and to evaluate the living conditions and access to care for injury victims, we took a multistage, stratified, random sampling from the Gulu district to determine the rates of injury from 1994 to 1999. The Gulu district is endemic for malaria, tuberculosis, HIV and malnutrition and has a high maternal death rate. It is 1 of 3 districts in northern Uganda affected by war since 1986. The study participants included 8595 people from 1475 households. Of these, 73.0% lived in temporary housing, 46.0% were internally displaced and 81.0% were under 35 years of age. Trained interviewers administered a 3-part household survey in the local language. Quantitative data on injury, household environment, health care and demography were analyzed. Qualitative data from part 3 of the survey will be reported elsewhere. A similar rural district (Mukono) not affected by war was used for comparison. We studied injury risk factors, mortality and disability rates, accumulated deaths, access to care and living conditions. RESULTS: Of the study population, 14% were injured annually: gunshot injuries were the leading cause of death. The annual death rate from war injury was 7.8/1000 (95% confidence interval [CI] 7.0-8.5) and the disability rate was 11.3/1000 (95% CI 10.4-12.2). The annual excess injury mortality was 6.85/1000. Only 4.5% of the injured were combatants. Fifty percent of the injured received first aid, but only 13.0% of those who died reached hospital. The injury mortality in Gulu was 8.35-fold greater than that for Mukono. CONCLUSIONS: The crisis in Gulu can be considered a complex political emergency. Protracted conflicts should not be ignored because of a low rate of injury death since the cumulative total is high. Political emergencies should be monitored, and when the mortality exceeds 3.5%, international intervention is indicated. The international and national failings of this protracted conflict should be critically analyzed so that such political emergencies can be prevented or terminated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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