Prevalence of Abuse Among Young Children With Rib Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to estimate the prevalence of abuse in young children presenting with rib fractures and to identify demographic, injury, and presentation-related characteristics that affect the probability that rib fractures are secondary to abuse. METHODS: We searched PubMed/MEDLINE and CINAHL databases for articles published in English between January 1, 1990, and June 30, 2014 on rib fracture etiology in children 5 years or younger. Two reviewers independently extracted predefined data elements and assigned quality ratings to included studies. Study-specific abuse prevalences and the sensitivities, specificities, and positive and negative likelihood ratios of patients' demographic and clinical characteristics for abuse were calculated with 95% confidence intervals. RESULTS: Data for 1396 children 48 months or younger with rib fractures were abstracted from 10 articles. Among infants younger than 12 months, abuse prevalence ranged from 67% to 82%, whereas children 12 to 23 and 24 to 35 months old had study-specific abuse prevalences of 29% and 28%, respectively. Age younger than 12 months was the only characteristic significantly associated with increased likelihood of abuse across multiple studies. Rib fracture location was not associated with likelihood of abuse. The retrospective design of the included studies and variations in ascertainment of cases, inclusion/exclusion criteria, and child abuse assessments prevented further meta-analysis. CONCLUSIONS: Abuse is the most common cause of rib fractures in infants younger than 12 months. Prospective studies with standardized methods are needed to improve accuracy in determining abuse prevalence among children with rib fractures and characteristics associated with abusive rib fractures.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».