Vancouver winters: environmental influences on inpatient adult orthopaedic trauma demographics.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the pattern of adult inpatient orthopaedic injuries admitted at three Vancouver hospitals following one of the worst winter snowstorms in the region with the preceding control winter period. METHODS: The surveillance study was conducted at the University of British Columbia, Vancouver, Canada, 2007 to 2010. Inpatient adult admissions for orthopaedic injuries at three hospitals were recorded, including age, gender, anatomic location of injury, type of fracture (open or closed), fixation method (internal versus external fixation), and length of acute care hospital stay. Comparisons between admissions during this weather pattern and admission during a previous winter with minimal snow were made. SPSS 19 was used for statistical analysis. RESULTS: Of the 511 patients admitted under Orthopaedic trauma service during the significant winter snowstorms of December 2008-January 2009, 100 (19.6%) (Cl: 16.2%-23.2%) were due to ice and snow, whereas in the preceding mild winter only 18 of 415 (4.3%) (CI: 2.5%-6.8%) cases were related to snow (p < 0.05). Ankle and wrist fractures were the most frequent injuries during the index snow storm period (p < 0.05). At all the three institutions, 97 (96.5%) fractures were closed during the snowstorm as opposed to 17 (95%) during the control winter period. Internal fixation in 06 (89%) fractures as opposed to external fixation in 12 (11%) patients was the predominant mode of fixation across the board during both time periods. CONCLUSION: The study demonstrated a significantly higher inpatient orthopaedic trauma volume during the snowstorm. More rigorous prospective studies need to be designed to gain further insight to solving these problems from a public health perspective.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».