Demographic Profile of Spinal Cord Injury Patients Admitted in a Rehabilitation Centre: An Observational Study from Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal cord injury (SCI) is a life threating condition which has a profound impact in the morbidity and mortality. SCI causes lifetime sufferings and mostly occur among the young adults. Not only in Bangladesh but also worldwide, SCI is a devastating and burdensome condition. This research was conducted to see the demographic profile of SCI patients in Bangladesh. Methods and Materials: This is a retrospective analysis where data was collected from medical records of all SCI patients admitted in between January 2012 to December 2014 from Centre for the Rehabilitation of the Paralysed (CRP), Savar. Results: A total of 1172 SCI patients were analyzed. Most of the patients were in their second to third decade of life which consisted 28.8% (n=338). Among total respondents, 86.2% (n=1010) were male and 13.8% (n=162) were female. Most of the participants 61.1% (n=716) were from rural area. The main cause of SCI was fall from height (FFH) {45.8% (n = 537)} followed by the road traffic accidents (RTA) {24.7% (n = 288)}. Overall, 52.3% (n = 613) of participants suffered from traumatic paraplegia while 60.9% (n = 714) had complete lesion. Among the total participants, 30.70% (n = 359) of participants had skeletal level C1-C7 injury. Division-wise distribution shows that FFH is a major cause of SCI {14.84% (n = 174)} followed by the RTA which is a second most common cause in 8.95% (n = 105) of participants in Dhaka division while SCI due to bull attacks and bullet injury are a major cause in Khulna division {1.02% (n = 12)} and Chittagong division respectively. Conclusion: The data is collected from a tertiary level of rehabilitation centre where extensive demographic data was not previously represented. In many developing countries SCI is neglected, poorly managed and deprived from society. In addition, the present study suggests that demographic factors may affect the characteristics of SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».