Unintentional injuries in school-aged children and adolescents: lessons from a systematic review of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To critically synthesise current knowledge of the patterns of injuries and risk factors for injury in school-aged children, to summarise the evidence and support effective child injury prevention initiatives. DESIGN: Systematic review. Selection criteria and METHODS: Prospective cohort studies reporting unintentional injuries in healthy children aged 5-18 years were identified by searching 15 electronic databases and additional grey literature sources. A narrative synthesis was conducted of papers meeting quality criteria, with risk factors analysed at individual, family and environmental levels. Limitations of existing evidence were considered. RESULTS: 44 papers from 18 different cohort studies met the inclusion criteria. There were broad and consistent patterns of injury across time and place. Male sex, psychological, behavioural and risk-taking behaviour problems, having a large number of siblings, and a young mother were all associated with increased injury occurrence across more than one cohort and setting. CONCLUSIONS: Descriptive epidemiology and risk factors for injury were derived from prospective cohort studies, but few studies used the full potential of their design. Opportunities to use repeated measures to assess temporal changes in injury occurrence, and the exploration of risk factors, particularly those related to the child's environment, have rarely been undertaken. Few studies were conducted in low/middle-income countries where the burden of injury is greatest. These findings should be considered when planning future research and prevention initiatives.
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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 | 0,053 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».