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Enregistrement W2280200015

Elderly drivers and emergency department visits

2015· article· en· W2280200015 sur OpenAlexaboutno aff
Huan‐Keat Chan, C. Fayowski, L. Stewart, Jeffrey R. Brubacher

Notice bibliographique

RevueAustralasian Road Safety Conference, 1st, 2015, Gold Coast, Queensland, Australia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineCrashLogistic regressionMedical emergencyOccupational safety and healthEmergency medicineInjury preventionPopulationMedical recordPoison controlDemographicsHealth careDemographyEnvironmental healthSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadians are living longer and have more active lifestyles, which means that there are more elderly drivers and increasing road traffic injuries among this population. The primary objective of this study was to examine the injury profile and emergency healthcare utilization of older drivers (age =70) treated in an emergency department (ED) after a motor vehicle crash (MVC). We conducted a retrospective cross-sectional study with data obtained by chart reviews of MVC related ED visits at Vancouver General Hospital, British Columbia from January 1, 2009 to May 31, 2014. Each older injured driver (age =70) was matched with 2 younger injured drivers (age <70) with the closest ED visit date and time. Data from medical records including demographics, crash circumstances, injury profile and ED care information were analysed using descriptive and logistic regression analyses. Elderly drivers were 2.41 times more likely to be admitted to hospital and sustained more injury after a crash compared to younger drivers. As expected, elderly drivers also had longer ED length of stay compared to younger drivers (median time: 184.5 versus 155 minutes) as well as higher rates of ambulance arrival (85.4% versus 68.3%), blood work requirement (63.5% versus 39.3%) and diagnostic imaging (78.1% versus 62.8%). Compared to younger drivers, elderly drivers involved in MVCs sustain more serious injuries and have higher healthcare utilization. These indicate the need for programs to identify at risk elderly drivers and ED treatment protocol to care for the increasing older driving population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,296 · 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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