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Enregistrement W2525609444 · doi:10.1017/cjn.2016.290

The International Incidence of Traumatic Brain Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis

2016· review· en· W2525609444 sur OpenAlexafffundvenue
Kirsten M. Fiest, Jane McChesney, Churl‐Su Kwon, Nathalie Jetté, Alexandra Frolkis, Callie Atta, Sarah M Mah, Harinder Dhaliwal, Aylin Y. Reid, Tamara Pringsheim, Jonathan Dykeman, Clare Gallagher

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésIncidence (geometry)MedicineMeta-analysisConfidence intervalEpidemiologySystematic reviewPopulationMEDLINEDemographyInjury preventionPoison controlEmergency medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the epidemiology of traumatic brain injury (TBI) is essential to shape public health policy, implement prevention strategies, and justify allocation of resources toward research, education, and rehabilitation in TBI. There is not, to our knowledge, a systematic review of population-based studies addressing the epidemiology of TBI that includes all subtypes. We performed a comprehensive systematic review and meta-analysis of the worldwide incidence of TBI. METHODS: A search was conducted on May 23, 2014, in Medline and EMBASE according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Abstracts were screened independently and in duplicate to identify original research. Study quality and ascertainment bias were assessed in duplicate using a previously published tool. Demographic data and incidence estimates from each study were recorded, along with stratification by age, gender, year of data collection, and severity. RESULTS: The search strategy yielded 4944 citations. Two hundred and sixteen articles met criteria for full-text review; 144 were excluded. Hand searching resulted in ten additional articles. Eighty-two studies met all eligibility criteria. The pooled annual incidence proportion for all ages was 295 per 100,000 (95% confidence interval: 274-317). The pooled incidence rate for all ages was 349 (95% confidence interval: 96.2-1266) per 100,000 person-years. Incidence proportion and incidence rate were examined to see if associated with age, sex, country, or severity. CONCLUSIONS: We conclude that most TBIs are mild and most TBIs occur in males among the adult population. The incidence of TBI varies widely by ages and between countries. Despite being an important medical, economic, and social problem, the global epidemiology of TBI is still not well-characterized in the current literature. Understanding the incidence of TBI, particularly mild TBI, remains challenging because of nonstandardized reporting among neuroepidemiological studies.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,047
Bibliométrie0,0140,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations479
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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