Évaluation des inégalités sociales de santé des traumatisés de la route à Ouagadougou au Burkina Faso
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Each year, more than 1.2 million deaths in the world are due to road accidents. It is the leading cause of mortality in young people between the ages of 15 and 29 years. Road accidents and associated injuries have a major impact on health and development. Many international reports have evaluated the mortality and morbidity related to road accidents, but these studies are based on limited data, often with limited robustness. Based on a study conducted in Ouagadougou, the capital of Burkina Faso, to estimate the mortality and morbidity of road accident victims, the objective of this article was to evaluate social, spatial and health inequalities of populations killed or injured as a result of a road accident. METHODS: Between February and July 2015, all road accidents were recorded by policemen using a mobile telephone data collection system, including geolocation of accidents. Three quantitative and prospective survey phases were then performed on injured patients admitted to Yalgado Ouedraogo hospital, the reference centre for these patients. RESULTS: A total of 1,867 emergency department admissions were reported. The majority (95%) of road accident victims were vulnerable users. More than 30% of accidents occurred in one central quarter and two peripheral quarters. The mean management time as 1 hour 3 minutes for victims rescued by firemen and 3 hours 10 minutes for those who attended the emergency department on their own. The mean total cost of management was 126,799 CFA francs (€193) [400-2,000,000 CFA francs]. DISCUSSION: These results identify possible actions designed to reduce road accident injuries and their consequences. They demonstrate that the creation of surveillance systems common to police forces, rescue and health care services are essential to produce convincing data.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle