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Enregistrement W2770525069 · doi:10.1136/emermed-2017-207308.39

39 Violence intervention and prevention in emergency rooms: the viper study

2017· article· en· W2770525069 sur OpenAlexaff
James H. Price, Michael S. Martin, Matthew Waite, Adrian Boyle

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePoisson regressionPoison controlEmergency departmentInjury preventionSuicide preventionOccupational safety and healthMedical emergencyEnvironmental healthDemographyNursingPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Nearly half a million people are killed each year as a consequence of intentional injury and many more seriously injured. Information sharing by Emergency Departments with local government for crime prevention purposes has previously been described as an effective, cost effective, low cost and low risk intervention for tackling community violence. The UK Department of Health and the Home Office support this process known as the Information Sharing to Tackle Violence (ISTV) program. In 2007, we implemented ISTV and have witnessed a substantial reduction in assault related attendances. We aimed to examine the epidemiology of our assault victims over the introduction period. We hypothesised a priori that there would be reductions in the proportions of patients who attended at the weekend and late at night, reductions in the proportions of young adult males, and reductions in the more seriously injured patients. Methods We extracted all the cases of assault from our patient administration system between the 1 st of January 2005 and the 31 st of December 2014 and analysed the data using Poisson regression. To estimate the trend over the 10 year period, we used indicator variables for each year (other than 2005 which was treated as the reference category) to allow for non-linearity. Deviance tests of the models were used to assess whether the inclusion of the interaction terms improved model fit. When there was evidence of statistically significant interactions, we re-ran the model looking at the rate of change over time separately for each strata of the effect modifier. Results Over the study period, the rate of emergency department presentations following an assault decreased up until 2014, at which point it was 37% lower (IRR=0.63; 95% CI:0.57 to 0.69) than in 2005. There were greater reductions for presentations on weekends (IRR=0.57; 95% CI:0.50 to 0.64) versus weekdays (IRR=0.72; 95% CI:0.62 to 0.83); presentations with no hospital follow-up (IRR=0.51; 95% CI:0.45 to 0.56) versus those leading to either an inpatient (IRR=1.05; 95% CI:0.84 to 1.31) or outpatient (IRR=1.23; 95% CI:0.93 to 1.64) follow-up over the 10 year period. Conclusions The ISTV program in this single ED has been associated with substantial reductions in violence related presentations. This effect is most marked in presentations at the weekend, younger patients and in those who appear to be least seriously injured.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,371 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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