P.087 “Reported Brain Injury” Time trends within two Canadian health surveys over two decades
Notice bibliographique
Résumé
Background: An “epidemic” of concussions has been widely reported. We explored the annual incidence of reported concussion or other brain injury, over 20 years within Canada in order to explore the magnitude of this reported epidemic. Methods: Two Canadian nationally representative health surveys have serially collected injury data associated with disability. The National Population Health Survey (NPHS) (1994-9) collected data on “concussion”, and the Canadian Community Health Survey (CCHS) (2000-current) has collected data on “concussion or other brain injury”. Data on respondents 12 years and older reporting concussion with or without other brain injury within the past year were examined in order to produce serial incidence data. Results: Nationally representative data were available biennially from 1994/95 through 2013/14 with the exception of 2007/08 and 2011/12. The incidence of reported concussions, or concussions and other brain injury has been stable until 2005/06 when the reported annual incidence started an upward slope to levels 250% higher (p<0.001) without any apparent stabilization by 2013/14, when approximately 1 in 200 Canadians 12 years and older report concussion or other brain injury as their most significant injury associated with disability in the previous 12 months. Conclusions: There is currently a pandemic of reported brain injury in Canada.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».