Devastating neurologic injuries in the Syrian war
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since 2011, hundreds of thousands of Syrians have been displaced and injured due to the ongoing Syrian civil war. In this study, we report the prevalence of neurologic injuries in a major rehabilitation center on the Turkish-Syrian border where death and injury tolls continue to rise. METHOD: Based on several on-site visits from 2013 to 2016, medical practitioners collected data from patients in the major rehabilitation center on the border of Turkey and Syria. The clinical data, which included the type and cause of injury, laterality, paralysis, areas injured, and treatment offered, were analyzed. RESULTS: A total of 230 patients were identified as having sustained a neurologic injury, 221/230 (96.1%) male and 9/230 (3.91%) female, ranging from ages 2-52 years. A total of 305 total injuries were documented over the course of a 4-year analysis due to several patients having multiple injuries. Gunshot wounds were the dominant mechanism of injury in 125/230 (54.3%) patients. Patients more frequently sustained single injuries 152/230 (66.1%) than multiple injuries 78/230 (33.9%). Peripheral nerve injuries were the most prevalent injuries, at 92.5% of all neurologic injuries (282/305), specifically injury to the radial nerve, at 19.1% (54/282) of peripheral injuries. Patients with spinal cord injuries made up 20/230 (8.7%) of all patients, with thoracic spine injuries composing 50% (10/20). Traumatic brain injuries were the least prevalent, 3/230 (1.3%), with an equal distribution of subtypes. CONCLUSION: This study and critical analysis of the devastation in Syria suggests the desperate need for emergency aid.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».