Towards valid ‘serious non-fatal injury’ indicators for international comparisons based on probability of admission estimates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Governments wish to compare their performance in preventing serious injury. International comparisons based on hospital inpatient records are typically contaminated by variations in health services utilisation. To reduce these effects, a serious injury case definition has been proposed based on diagnoses with a high probability of inpatient admission (PrA). The aim of this paper was to identify diagnoses with estimated high PrA for selected developed countries. METHODS: The study population was injured persons of all ages who attended emergency department (ED) for their injury in regions of Canada, Denmark, Greece, Spain and the USA. International Classification of Diseases (ICD)-9 or ICD-10 4-digit/character injury diagnosis-specific ED attendance and inpatient admission counts were provided, based on a common protocol. Diagnosis-specific and region-specific PrAs with 95% CIs were calculated. RESULTS: The results confirmed that femoral fractures have high PrA across all countries studied. Strong evidence for high PrA also exists for fracture of base of skull with cerebral laceration and contusion; intracranial haemorrhage; open fracture of radius, ulna, tibia and fibula; pneumohaemothorax and injury to the liver and spleen. Slightly weaker evidence exists for cerebellar or brain stem laceration; closed fracture of the tibia and fibula; open and closed fracture of the ankle; haemothorax and injury to the heart and lung. CONCLUSIONS: Using a large study size, we identified injury diagnoses with high estimated PrAs. These diagnoses can be used as the basis for more valid international comparisons of life-threatening injury, based on hospital discharge data, for countries with well-developed healthcare and data collection systems.
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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 | 0,163 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».