Trends in self-reported traumatic brain injury among Canadians, 2005-2014: a repeated cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Concussion and other traumatic brain injuries (TBIs) are a form of unintentional injury that has been associated with both short- and long-term health effects, including possible disability. We investigated time trends in the incidence of all types of injury and TBIs among Canadians, and assessed characteristics of TBIs. Methods: We used data from annual cycles of the Canadian Community Health Survey, 2005 to 2014, to examine all types of injury and TBI among Canadians aged 12 years or more. We estimated TBI incidence among respondents who reported any type of injury in the previous year. We used descriptive methods to describe key characteristics (sex, age, season, activity and venue) and 5- and 10-year trends, and generalized linear models to estimate annual percent change in the incidence of all types of injury and TBI. Results: The incidence of all types of injury and of TBIs increased between 2005 and 2014, with an annual percent change of 1.4 (95% confidence interval [CI] 0.9-1.9) and 9.6 (95% CI 8.2-11.0), respectively. Sport venues (39.9% [95% CI 32.7-47.1)] and sports-related activities (49.7% [95% CI 42.4-57.0]) were commonly associated with TBIs, and falls were the most frequent mechanism of injury (53.9% [95% CI 46.7-61.0]) leading to a TBI. Interpretation: Our findings highlight the increasing trends in all types of injury and TBIs in Canada, and underscore the need for ongoing population level surveillance and targeted prevention efforts to mitigate risk.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».