Baby walker injury, disability, and death in a high-income middle eastern country, as reported by siblings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Baby walkers (BWs) are frequent causes of infant injuries. Little research is reported from the Middle East and few population-based studies anywhere. METHODS: Using multistage random sampling in a city of the United Arab Emirates, 4 of 8 female Arab government high schools and 3 final-year classes each from science and arts tracks were selected. Structured self-administered questionnaires assessed prevalence, frequency, severity, and external causes of BW incidents and injuries, and residential hazards. RESULTS: Response was 100 %, 696 students, 55 % (n = 385) Emirati citizens. 87 % (n = 605) of families used/had used BWs. Among 646 injuries were 118 ER (emergency) visits, 42 hospitalizations, 11 disabilities, and 3 deaths. Average risk was 1 incident/user, 1 injury/4 users, 1 ER visit/20, 1 hospitalization/55, 1 disability/200, 1 death/1000. Odds ratios for >1:1 floor levels were 2.3 (95 % confidence interval: 1.2, 4.3) for hospitalization, 16.8 (95 % CI: 2.1, 132.5) disability. Incidents included hitting objects 48 % (n = 1322), overturning 23 % (n = 632), accessing hazardous objects 17 % (n = 473), and falling down stairs 11 % (n = 300); 1 % (n = 32) fell into swimming pools. In 49 % (n = 297/605) of user families, ≥1 child had been injured. CONCLUSIONS: Despite causing many injuries including disabilities and fatalities, BWs were used by nearly all families. Governments should consider Canada's lead in prohibiting importation, sales, and advertising of BWs.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».