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Enregistrement W2783356250 · doi:10.1097/pec.0000000000001395

Pediatric Electric Bicycle Injuries

2018· article· en· W2783356250 sur OpenAlexaff
Karin Hermon, Tali Capua, Miguel Glatstein, Dennis Scolnik, Oren Tavor, Ayelet Rimon

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentPoison controlInjury preventionRetrospective cohort studyOccupational safety and healthObservational studyEmergency medicineTrauma centerMedical emergencySuicide preventionHuman factors and ergonomicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electric bicycles (E-bikes) are one of a wide range of light electric vehicles that provide convenient local transportation and attractive recreational opportunities. The aim of this study was to report E-bike-related injuries in children presenting to a trauma center. METHODS: Retrospective observational study, from December 2014 to November 2015, which included all pediatrics patients admitted to the emergency department with an injury related to E-bike use, was performed. RESULTS: A total of 97 E-bike injuries presented to the emergency department during this period. Mean age of E-bikers was 13.7 years (range, 7.5-16 years). Injuries to the head and the upper and the lower extremities were the most common. Thirteen patients (15%) were admitted, and 4 underwent surgery. CONCLUSIONS: Children are mainly injured as riders when using E-bikes. There is a need for regulation regarding the use of E-bikes to enhance the safety of both bikers and other road and pavement users.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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