PW 1238 Socio-economic status and ed visits for pediatric concussion
Notice bibliographique
Résumé
Concussion has been a topic of interest recently, new research and guidelines are emerging around the world. In Ontario, the number of Emergency Department (ED) visits for concussion is rising, but little is known about the association between concussion and socio-economic status. The objective of this study was to examine the association between socio-economic status and ED visits for concussions in Ontario, Canada. This is a longitudinal population-based study using routinely-collected administrative data from the Institute for Clinical Evaluative Sciences. Data from all Emergency Department visits and hospitalizations are included. For the purposes of this study, all injuries coded using the ICD-10 CA code associated with concussion (S060) were included. The denominator used for this study was the number of children residing in Ontario in each age group. The rate per 1 00 000 children was calculated from 2008 to 2015. There were 5889 concussions reported at an emergency department in 2008, and 14 906 in 2015. The rate among the lowest socioeconomic class quintile was 5.23 per 1 00 000 person years in 2008, and 7.12 for the highest socioeconomic class quintile. By comparison, the lowest and highest quintiles recorded 8.64 and 11.07 respectively in 2015. The rates of concussions among all socioeconomic quintiles were either stable or increasing. The results of this study suggest that rates of concussions are increasing among children. However, children in a higher income quintile consistently visited EDs for concussion more than children from lower income quintiles. This may be due to the increased opportunity wealthier children have to engage in organized sports. These results suggest that further policies related to awareness and identification of concussion need to be considered for all children.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».