Epidemiological Trends of Traumatic Brain Injury Identified in the Emergency Department in a Publicly-Insured Population, 2002-2010
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine epidemiological trends of Traumatic Brain Injury (TBI) treated in the Emergency Department (ED), identify demographic groups at risk of TBI, and determine the factors associated with hospitalization following an ED visit for TBI. METHODS: A province-wide database was used to identify all ED visits for TBI in Ontario, Canada between April 2002 and March 2010. Trends were analyzed using linear regression, and predictors of hospital admission were evaluated using logistic regression. RESULTS: There were 986,194 ED visits for TBI over the eight-year study period, resulting in 49,290 hospitalizations and 1,072 deaths. The age- and sex-adjusted rate of TBI decreased by 3%, from 1,013.9 per 100,000 (95% CI 1,008.3-1,010.6) to 979.1 per 100,000 (95% CI 973.7-984.4; p = 0.11). We found trends towards increasing age, comorbidity level, length of stay, and ambulatory transport use. Children and young adults (ages 5-24) sustained peak rates of motor vehicle crash (MVC) and bicyclist-related TBI, but also experienced the greatest decline in these rates (p = 0.003 and p = 0.005). In contrast, peak rates of fall-related TBI occurred among the youngest (ages 0-4) and oldest (ages 85+) segments of the population, but rates remained stable over time (p = 0.52 and 0.54). The 5-24 age group also sustained the highest rates of sports-related TBI but rates remained stable (p = 0.80). On multivariate analysis, the odds of hospital admission decreased by 1% for each year over the study period (OR = 0.991, 95% CI = 0.987-0.995). Increasing age and comorbidity, male sex, and ambulatory transport were significant predictors of hospital admission. CONCLUSIONS: ED visits for TBI are involving older populations with increasingly complex comorbidities. While TBI rates are either stable or declining among vulnerable groups such as young drivers, youth athletes, and the elderly, these populations remain key targets for focused injury prevention and surveillance. Clinicians in the ED setting should be cognizant of factors associated with hospitalization following TBI. LEVEL OF EVIDENCE: III. STUDY DESIGN: Cross-sectional.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».