The Canadian Hospital Injury Reporting and Prevention Program: Captured versus uncaptured injuries for patients presenting at a paediatric tertiary care centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Canadian Hospital Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP) is an injury surveillance program that informs prevention policy locally and nationally. It is of import that it is reflective of the underlying population. The objective of this study was to describe differences between those injuries that were captured by the program, and those that were not. METHODS: This was a retrospective chart review of patients presenting with an injury to the IWK Health Centre between January 12, 2013 and June 30, 2013. The patients (or their parents/guardians) either completed a CHIRPP form (captured injuries), or did not (non-captured). The probability of receiving a CHIRPP form was modelled using logistic regression using patients' age, gender, disposition, Canadian Triage Assessment Scale (CTAS) score and activity/event at time of injury. RESULTS: A total of 2928 patients presented with an injury during the study period. Of these, 2135 (72.9%) were captured by the CHIRPP program and 793 (27.1%) were not. Patients (or parents) not returning the form to the department (465/793, 58.6%) represented the largest source of non-capture. The likelihood of non-capture increased with increasing CTAS score, the patient being admitted, and the following events at time of injury: drugs or overdoses, self-harm and foreign body involvement. CONCLUSION: There is an under-representation of seriously injured patients by CHIRPP at the IWK. This data may underestimate the true severity of injuries. It may also under-represent injuries that involve incidents of self-harm or drugs. Effort must be expended to increase the capture rate of CHIRPP.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».