Analysis of Musculoskeletal Injuries Sustained in Falls From the United States–Mexico Border Fence
Notice bibliographique
Résumé
Injuries sustained by unauthorized individuals who jump or fall from the United States-Mexico border fence are frequently treated by trauma centers in border states. The authors investigated patterns of musculoskeletal injury occurring in these individuals to improve emergency department assessment and to identify strategies to prevent future injuries. A retrospective chart review was performed for patients presenting to an urban, level I trauma center with musculoskeletal injuries sustained in a jump or fall from the United States-Mexico border fence between February 2004 and February 2010. Frequency of fracture by site, frequency of open fracture, and associated patterns of injury were recorded. The population was stratified by age and sex to identify disparity in injury pattern. Average length of stay and number of surgical interventions were also recorded. During the study period, 174 individuals who had jumped or fallen from the United States-Mexico border fence were identified. The population contained 93 (53%) women and 81 (47%) men with an average age of 31.5 years (range, 11-56 years). On average (±standard error), men sustained slightly more fractures than women (1.77±0.12 vs 1.43±0.07; P=.015). There were no significant differences in the number of fractures sustained between age groups. Average length of stay for patients admitted to the hospital was 3.5 days. Patients underwent an average of 0.75 surgical interventions during admission. Falls from the United States-Mexico border fence are a significant cause of morbidity among unauthorized immigrants. [Orthopedics. 2017; 40(3):e432-e435.].
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».