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Enregistrement W2230144743 · doi:10.5539/gjhs.v8n9p76

Causes of Death in Children Aged < 15 Years in the Inner Mongolia Region of China, 2008-2012

2016· article· en· W2230144743 sur OpenAlexvenueno aff
Ying Wang, Maolin Du, Zhihui Hao, Hairong Zhang, Qing Zhang, Wenli Hao, Lei Xi, Juan Sun

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Inner MongoliaInner Mongolia Medical University
Mots-clésInner mongoliaChinaDemographyMedicineGeographySociologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of our study was to identify the causes of death in children <15 years of age in Inner Mongolia and to examine the age-specific causes of death. Study data from 2008-2012 were obtained from the Death Registry System that is maintained by the Inner Mongolia Centers for Disease Control and Prevention. The mortality rate (per 100,000) for children <15 years of age was calculated and stratified by age in different years. We computed the proportion of age-specific causes of death for children <15 years that occurred between 2008 and 2012 across eight monitoring points in Inner Mongolia. We used a log-linear model to analyze the year and age effects on childhood mortality. From 2008-2012, the standardized mortality of children <15 years of age was 42.78/100,000. The mortality rate was not significantly different from 2008 to 2012 (p>0.05); the mortality rate was the highest in the <1-year age group (p<0.05); and the mortality rate of the <1-year age group was higher in 2012 compared to that in 2009 (p<0.05), 2010 (p<0.05), and 2011 (p<0.05). In children aged 1-14 years, the leading cause of death was injuries, among which transport accident injuries were the most prevalent. To reduce the childhood mortality rate in Inner Mongolia, China, we should focus on the prevention of perinatal deaths in infants <1 year of age and on the prevention of transport accident injuries among older children (1-14 years).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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