Epidemiology of traumatic brain injury in children receiving intensive care in the UK
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe the epidemiology of children with traumatic brain injury (TBI) admitted to paediatric intensive care units (PICUs) in the UK. METHODS: Prospective collection of clinical and demographic information from paediatric and adult intensive care units in the UK and Eire between February 2001 and August 2003. RESULTS: The UK prevalence rate for children (0-14 years) admitted to intensive care with TBI between February 2001 and August 2003 was 5.6 per 100,000 population per year (95% Poisson exact confidence intervals 5.17 to 6.05). Children admitted to PICUs with TBI were more deprived than the population as a whole (mean Townsend score for TBI admissions 1.19 v 0). The commonest mechanism of injury was a pedestrian accident (36%), most often occurring in children over 10. There was a significant summer peak in admissions in children under 10 years. Time of injury peaked in the late afternoon and early evening, a pattern that remained constant across the days of the week. Injuries involving motor vehicles have the highest mortality rates (23% of vehicle occupants, 12% of pedestrians) compared with cyclists (8%) and falls (3%). In two thirds of admissions (65%) TBI was an isolated injury. CONCLUSIONS: TBI in children requiring intensive care is more common in those from poorer backgrounds who have been involved in accidents as pedestrians. The summer peak in injury occurrence for 0-10 year olds and late afternoon timing give clear targets for community based injury prevention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».