Emergency department visits for dental problems associated with trauma in Alberta: A report between the years 2011 and 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Dental trauma represents a significant cause for concern in emergency department (ED). The aim of this study was to report on the prevalence of ED visits for dental problems associated with trauma (DPAT) in Alberta, Canada. The specific objectives were to provide up-to-date information regarding ED utilization for dental trauma concerning the demographics of users and distribution of ED visits across the Province of Alberta, allowing for an assessment of possible trends over the period of time observed. METHODS: Data for ED visits in Alberta between January 1, 2011, and December 31, 2017, were extracted from the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS). Data elements pertinent to this analysis include patient demographics, administrative information, and diagnosis. Only the main or primary diagnosis of each ED visit was included in this analysis using the International Statistical Classification of Diseases (ICD-10-CA). RESULTS: There were 71 118 total ED visits for DPAT in this time period, with an average of 10 159 visits per year across Alberta. Children aged 1-4 years old represented the age-group in both genders with the largest number of ED visits, 22.1% of the total number of visits. The number of ED visits for DPAT by males 21 years or younger (22 384) was higher than the total number of ED visits among females in all age-groups (21 099). The ICD-10-CA code S01.5 referring to open wound of lip and oral cavity was by far the most prevalent diagnosis, representing 57.6% of the total visits during the period investigated. CONCLUSIONS: This population-based report quantifies the rates and frequency of ED utilization for DPAT in the province of Alberta, Canada. The information gathered is important to support injury prevention initiatives using a population-based approach targeting the high-risk groups of the population identified by this study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».