Fatal and non-fatal fire injuries in England 1995-2004: time trends and inequalities by age, sex and area deprivation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine time trends and deprivation gradients in fire-related deaths and injuries. METHODS: A cross-sectional study and time trend analysis using data on fire casualties in England between 1995 and 2004 obtained from the Department for Communities and Local Government. Injury rates were calculated assuming a Poisson distribution. Incidence rate ratios (IRRs) were calculated to compare changes in deprivation gradients over time. RESULTS: There were significant reductions in fatal and non-fatal fire injuries in children (fatal injuries IRR chi(2)(1) = 11.18, P < 0.001; non-fatal injuries IRR chi(2)(2) = 61.44, P < 0.001), adults (fatal injuries IRR chi(2)(1) = 15.99, P < 0.001; non-fatal injuries IRR chi(2)(2) = 183.25, P < 0.001) and older people (fatal injuries IRR chi(2)(1) = 56.88, P < 0.001; non-fatal injuries IRR chi(2)(2) = 54.09, P < 0.001) between 1995 and 2004. Adult and child fire deaths were most commonly caused by smokers' materials (e.g. cigarettes, cigars and tobacco), and cigarette lighters and matches, respectively. Cooking appliances caused most non-fatal fire injuries. Injury rates increased with increasing levels of deprivation and deprivation gradients did not change over 10 years. CONCLUSIONS: Fire prevention interventions should promote the safe use of cooking and heating appliances and the responsible use of smokers' materials, lighters and matches, and should target those at greater risk of fire, including the socially disadvantaged.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».