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Enregistrement W2794184955 · doi:10.1111/apa.14309

Childhood death rates declined in Sweden from 2000 to 2014 but deaths from external causes were not always investigated

2018· article· en· W2794184955 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriel Otterman, Klara Lahne, Elizabeth V. Arkema, Steven Lucas, Staffan Janson, Lena Hellström‐Westas

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrottsoffermyndigheten
Mots-clésMedicineDeath certificateDemographyCause of deathPediatricsQuarter (Canadian coin)Mortality ratePopulationEnvironmental healthSurgeryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Countries that conduct systematic child death reviews report a high proportion of modifiable characteristics among deaths from external causes, and this study examined the trends in Sweden. METHODS: We analysed individual-level data on external, ill-defined and unknown causes from the Swedish cause of death register from 2000 to 2014, and mortality rates were estimated for children under the age of one and for those aged 1-14 and 15-17 years. RESULTS: Child deaths from all causes were 7914, and 2006 (25%) were from external, ill-defined and unknown causes: 610 (30%) were infants, 692 (34%) were 1-14 and 704 (35%) were 15-17. The annual average was 134 cases (range 99-156) during the study period. Mortality rates from external, ill-defined and unknown causes in children under 18 fell 19%, from 7.4 to 6.0 per 100 000 population. A sizeable number of infant deaths (8.0%) were registered without a death certificate during the study period, but these counts were lower in children aged 1-14 (1.3%) and 15-17 (0.9%). CONCLUSION: Childhood deaths showed a sustained decline from 2000 to 2014 in Sweden and a quarter were from external, ill-defined or unknown causes. Systematic, interagency death reviews could yield information that could prevent future deaths.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,031
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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