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Enregistrement W2223844799 · doi:10.1136/bmjopen-2014-007307

Burden and trend analysis of injury mortality in China among children aged 0–14 years from 2004 to 2011

2015· article· en· W2223844799 sur OpenAlexaff
Zhaoxue Yin, Jing Wu, Jiesi Luo, Anita W. P. Pak, Bernard C. K. Choi, Xiaofeng Liang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjury preventionChinaMortality rateDemographyPoison controlRural areaPublic healthEpidemiologyOccupational safety and healthEnvironmental healthSuicide preventionPediatricsSurgeryInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To track changes of the burden and trends of childhood injury mortality among children aged 0-14 years in China from 2004 to 2011. DESIGN: National representative data from the Chinese Disease Surveillance Points system and Chinese Maternal and Child Mortality Surveillance system from 2004 to 2011 were used. Rates and 95% CIs of aged-standardised mortality, as well as the proportions of injury death, were estimated. SETTING: Urban and rural China. PARTICIPANTS: Children aged 0-14 years from 2004 to 2011. RESULTS: The proportion of injury among all deaths in children increased from 18.69% in 2004 to 21.26% in 2011. A 'V' shape change was found in the age-standardised injury mortality rate during the study period among the children aged 0-14 years, with the age-standardised injury mortality rate decreasing from 29.71 per 100,000 per year in 2004 to 24.12 in 2007, and then increasing to 28.12 in 2011. A similar change was observed in the rural area. But the age-standardised mortality rate decreased consistently in the urban area. The rate was higher among boys than among girls. Drowning, road traffic accidents and falls were consistently the top three causes of death among children. CONCLUSIONS: Childhood injury is an increasingly serious public health problem in China. The increasing trend of childhood injury mortality is driven by the rural areas rather than urban areas. More effective strategies and measures for injury prevention and control are needed for rural areas, boys, drowning, road traffic accidents and falls.

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)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations55
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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