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Enregistrement W2320333206 · doi:10.1097/bot.0000000000000102

Editorial Note

2014· editorial· es· W2320333206 sur OpenAlexaff
Emil H. Schemitsch, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2014
Typeeditorial
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrbanizationAccidentalDeveloping countryChinaYears of potential life lostCause of deathEnvironmental healthIndustrialisationMortality rateSocioeconomicsDiseaseEconomic growthPopulationLife expectancySurgeryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, trauma is the leading cause of death in the first 4 decades of life, surpassed only by cancer and atherosclerosis in all age groups.1,2 For every death attributable to trauma, 3 patients survive but are permanently disabled.3,4 Globally, most traumas result from road traffic accidents (RTAs) and ranks in the top 10 causes of all-cause disability. By 2030, RTAs are anticipated to rank in the top 3 of all-cause disability behind depressive disorders and ischemic heart disease.5 Approximately 1.3 million people die each year on the world's roads, and between 20 and 50 million sustain nonfatal injuries.5 Accelerated urbanization and industrialization in many countries have led to an alarming increase in the rate of accidental injuries, crime, and violence.6 The number of vehicles has increased exponentially and has outpaced the development of adequate road space.7 Over the next 2 decades, India is expected to become the most populous country in the world.8 India has 1% of the motor vehicles in the world, but bears the burden of 6% of the global vehicular accidents.5 In China, motor vehicle accidents have increased from 50,000 to 50 million annually over the past 50 years.5 Although deaths from RTAs are on the decline in North America, they are increasing in many low-income and middle-income countries. January 1, 2011 marked the beginning of the United Nations and WHO collaboration for improving education, reducing mortality, and developing primary preventative strategies for road traffic injuries worldwide.9,10 The WHO's Global Road Traffic Safety Report recommended a major focus on research and interventions in developing nations given “over 90% of the world's fatalities on the roads occur in low-income and middle-income countries.”11 The Global Status Report on Road Safety (2009) was the first broad assessment of the road safety situation in 178 countries, using data drawn from a standardized survey.12 The international community must also play its part in halting and reversing the current global trend of increasing traffic injuries as an important health and development problem and by intensifying education and support. With over 100 governments sponsoring the UN's resolution toward road safety and injury prevention, the current supplement provides an opportunity to engage orthopaedic trauma surgeons worldwide to share their perceptions, provide opportunities for education, and propose evidence-based solutions. We have assembled an esteemed group of surgeons and researchers toward this global “call to action” with the objectives to summarize the decade of road traffic safety, explore the role of major trauma organizations over the next decade, examine regional trauma burden around the world, and propose evidence gaps and solutions for future engagement in orthopaedic surgery. The decade of road traffic safety demands that we think globally and act locally. This supplement informs critical issues relevant to the increased global burden of trauma, and also urges for “action” in both primary and secondary preventative strategies, knowledge translation and research to fill gaps in evidence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2740,165

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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