Notice bibliographique
Résumé
The number of injury-related hospital admissions in Ontario declined by 10% during the latter half of the 1990s, dropping from more than 70 000 in 1995 to fewer than 65 000 in 1999. Despite the decrease, the 1999 figures still equate to 175 hospitalizations a day in Ontario. The data, from the Canadian Institute for Health Information, exclude injuries that were treated in emergency rooms, as well as patients who did not survive long enough to be hospitalized. The average age of patients admitted due to an injury increased from 50 to 53 between 1995 and 1999, but the average length of stay for these patients remained stable at about 9 days. In 1999, patients 65 and older accounted for 43% of all injury-related admissions. The Toronto region, with 456 injuries per 100 000 people, had the lowest rate in the province. The majority of injury-related hospitalizations are caused by falls (59%), followed by motor vehicle collisions (13%). Assault-related injuries comprised only 3% of the total, and declined by 23% between 1995 and 1999. Eighty percent of the assault-related injuries involved men, 65% of whom were under age 35. July is the most common month for injury-related admissions, although December is the month in which the greatest proportion of such admissions result in an in-hospital death. The most common time for an injury-related hospital admission is 9 pm. — Lynda Buske, Associate Director of Research, CMA
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,025 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».