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Enregistrement W2239468620

Spatial Epidemiology of Child and Youth Injury

2015· dissertation· en· W2239468620 sur OpenAlexaboutno aff
Ofer Amram

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologySpatial epidemiologyGeographyEnvironmental healthMedicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injury is one of the leading causes of death amongst Canadian children.Every year, it is estimated that approximately 25000 children will be hospitalized because of unintentional injuriesof these 25000, nearly 400 are likely to die.However, not all children are equally at risk.Studies have shown that children from socio-economically deprived families are at higher risk of morbidity and mortality as a result of injuries.In fact, despite a steady decrease in total rates of injury within the Western world, the difference in rates of pediatric injury between rich and poor has actually broadened in recent decades.In addition, injury has been shown to have a geographical gradient, whereby populations residing in rural areas experience worse outcomes compared to urban dwellers.This is primarily attributable to the reduced access to pediatric trauma centres amongst rural populations, as rapid access to pediatric trauma centres have been shown to produce superior outcomes with severely injured patients.This dissertation encompasses an analysis of pediatric trauma centre access and socioeconomic status within specific regions of Canada and Israel.Its two principal objectives involve: 1) an analysis of the geographical distribution of major traumas within the child and youth population; and 2) an assessment of the effectiveness of pediatric trauma systems in dealing with these injuries within both of the countries under observation.On a more granular level, the project aims to describe the hotspots for child and youth injury, to identify disadvantaged populations and high risk injury mechanisms and patterns, and to explore the barriers that impede access to appropriate care in both of the study regions.It is also intended to improve the methodology available to researchers in dealing with locational error within injury data.The results will assist decision makers in prioritizing the delivery of health care services and will help direct scarce prevention-related public health resources to high risk populations.

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)0,004
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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