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Enregistrement W2896417997 · doi:10.17269/s41997-018-0139-1

Self-Inflicted Injury-Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP-SI): a new surveillance tool for detecting self-inflicted injury events in emergency departments

2018· article· en· W2896417997 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dylan Johnson, Robin Skinner, Mario Cappelli, Roger Zemek, Steven McFaull, Corrine Langill, Paula Cloutier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioPublic Health Agency of CanadaAgricultural Research Institute of OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedical emergencyInjury surveillanceInjury preventionOccupational safety and healthMedicineSuicide preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsEmergency departmentEmergency medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess the performance of the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program's newly developed self-harm surveillance tool (CHIRPP-SI) designed to improve emergency department (ED) hospital surveillance of youth self-inflicted injury (SI). METHODS: This was a prospective, single-centre cohort study from February 2015 to September 2015. Eligible participants were aged 6-17.99 years and presented to the ED with a primary mental health complaint. The frequency of SI cases was extracted from three data sources (CHIRPP-SI, medical chart, and the National Ambulatory Care Reporting System Metadata (NACRS)). Cohen's kappa statistic was used to examine the level of agreement between data sources. RESULTS: Of the 250 participants who received a medical chart review, 70 completed the CHIRPP-SI. Of those who did not complete the CHIRPP-SI, 86% (n = 154) reported no SI related to their presentation, 12% (n = 22) declined to participate without specifying self-injury status, and 2% (n = 4) were unable to be interviewed prior to discharge. The three sources of surveillance data varied considerably; the medical chart captured the highest frequency of individuals reporting SI related to their ED visit (33.6%), followed by the CHIRPP-SI (28.0%), and the NACRS database (8.4%). The CHIRPP-SI captured the method of SI and the place of occurrence in 100% of individuals, and the bodily location harmed in 98.6% of individuals. CONCLUSIONS: Study findings highlight the disparity between different sources of data, in relation to the capture of paediatric SI, presenting to hospital EDs. If greater details of SI events are to be identified, surveillance tools such as the CHIRPP-SI should be considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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