Children and youth with non-traumatic brain injury: a population based perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children and youth with non-traumatic brain injury (nTBI) are often overlooked in regard to the need for post-injury health services. This study provided population-based data on their burden on healthcare services, including data by subtypes of nTBI, to provide the foundation for future research to inform resource allocation and healthcare planning for this population. METHODS: A retrospective cohort study design was used. Children and youth with nTBI in population-based healthcare data were identified using International Classification of Diseases Version 10 codes. The rate of nTBI episodes of care, demographic and clinical characteristics, and discharge destinations from acute care and by type of nTBI were identified. RESULTS: The rate of pediatric nTBI episodes of care was 82.3 per 100,000 (N = 17,977); the average stay in acute care was 13.4 days (SD = 25.6 days) and 35% were in intensive care units. Approximately 15% were transferred to another inpatient setting and 6% died in acute care. By subtypes of nTBI, the highest rates were among those with a diagnosis of toxic effect of substances (22.7 per 100,000), brain tumours (18.4 per 100,000), and meningitis (15.4 per 100,000). Clinical characteristics and discharge destinations from the acute care setting varied by subtype of nTBI; the proportion of patients that spent at least one day in intensive care units and the proportion discharged home ranged from 25.9% to 58.2% and from 50.6% to 76.4%, respectively. CONCLUSIONS: Children and youth with nTBI currently put an increased demand on the healthcare system. Active surveillance of and in-depth research on nTBI, including subtypes of nTBI, is needed to ensure that timely, appropriate, and targeted care is available for this pediatric population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».