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Enregistrement W2278628673 · doi:10.1097/paf.0000000000000192

Companion Cases in a Large Urban Medical Examiner's Office

2015· article· en· W2278628673 sur OpenAlexaff
Leigh Hlavaty, Chantel Njiwaji, LokMan Sung

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Forensic Medicine & Pathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestraint-Related Deaths
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical examinerNatural deathAccidentalHomicideManner of deathMedicineCompanion animalCause of deathMedical emergencyDemographyInjury preventionPoison controlPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Companion death cases, as defined in this study, include 2 or more deaths that occur at the same location or 1 death at a specific location combined with 1 or more individuals transported from that same location to a hospital where death was pronounced within 1 hour of arrival. These types of cases can have multiple causes and manners of death. The Wayne County Medical Examiner's Office conducted a retrospective study of companion death cases that came into the office from mid 2007 to the end of 2014. The purpose of the study was to identify and examine patterns of companion death cases in a large urban area that would assist future companion death case investigations. Three hundred fifty deaths were found to be companion cases, including 135 pairs (2 connected deaths in the same location), 20 trios, and 5 quartets. Approximately 49% of companion case deaths were homicides. Approximately 30% of companion case deaths were traumatic accidental deaths. Around 14% of companion case deaths that were from the same scene location had different manners of death, including suicide, homicide, natural, and indeterminate. The remainder of companion death cases were either drug related or natural. Through this study, we have identified a pattern to these companion death cases and have concluded that it is important to conduct a thorough medicolegal death investigation of such cases to establish and elucidate the true circumstances surrounding these deaths.

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)0,007
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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