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Enregistrement W2761902576 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-23

23: Age and the Risk of ATV-Related Injuries in Children and Adolescents: Injury Patterns and Legislative Impact Assessment Through the Chirpp Database

2014· article· en· W2761902576 sur OpenAlexaffabout
Laura McLean, KN Russell, S McFaull, Lynne Warda, Milton Tenenbein, Jonathan McGavock

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjury preventionOccupational safety and healthPoison controlOdds ratioPopulationEmergency medicineInjury Severity ScorePediatricsEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purposes of the study: 1) to determine if youth under 16 years of age are at a greater risk of severe injuries related to all terrain vehicle (ATV) use and 2) to determine if legislation for a minimum drivers age of 16 years reduces the risk of ATV-related injuries in youth. Outcomes: 1) Moderate to severe injury (concussions, injuries requiring admission to hospital, fractures, intracranial injuries, amputations and fatal injuries) versus mild injury; 2) rate of ATV injuries. Study Designs: Cross sectional surveillance study and an interrupted time series analysis. Setting. Nine pediatric and four adult emergency departments across Canada participating in the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP) between 1990 and 2009. Population: Children and adults who presented to a CHIRPP emergency department with ATV-related injuries. Exposures: (1) Less than 16 years of age at the time of injury; (2) injured in a province with legislation for a minimum drivers age for ATVs. Of the 5005 analysed presentations, 58% were <16 years of age and 35% were admitted to hospital. Among those <16 years of age (n=2883), the most common ATV-related injuries were fractures (39%) and superficial wounds (18%). There was no significant difference in the odds of a moderate to severe injury versus minor injury among ATV users <16 years of age compared with ≥16 years of age (OR 0.94 [95% CI 0.84 to 1.06]). After adjusting for confounding, children <16 years were more likely to present with a head injury (OR 1.45 [95% CI 1.19 to 1.77]) and fractures (OR 1.6 [95% CI 1.43 to 1.81]), compared to those ≥16 years. Helmets significantly reduced the odds of an isolated severe head injury compared with a non-head injury (OR 0.35 [95% CI 0.22 to 0.55]). Compared with provinces without legislation, rates of ATV-related injuries, in particular moderate to severe injuries, decreased in children <16 years of age in provinces following the enactment of legislation for a minimum drivers age for ATV use. There was no difference in the odds of a moderate to severe injury compared with mild injury for younger or older ATV users, however youth <16 years of age are at an increased risk of head injuries and fractures compared to individuals ≥16 years of age. ATV-related injuries decreased in children <16 years of age after provincial legislation for a minimum drivers age. These data support calls for a minimum drivers age as a strategy to protect children from ATV-related injuries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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