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Enregistrement W2932762658

Don't take down the monkey bars: Rapid systematic review of playground-related injuries.

2019· article· en· W2932762658 sur OpenAlexaff
Nicolas Bergeron, Catherine Bergeron, Luc Lapointe, Dean Kriellaars, Patrice Aubertin, Brandy Tanenbaum, Richard Fleet

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensNational Circus SchoolSunnybrook Health Science CentreUniversity of ManitobaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthMEDLINERetrospective cohort studyCohort studyHuman factors and ergonomicsPediatricsEmergency medicineFamily medicineSurgeryMeta-analysisPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To synthesize the available evidence on playground-related injuries and to determine the prevalence of these injuries in pediatric populations. DATA SOURCES: A rapid systematic review was conducted using PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library, as well as the gray literature. STUDY SELECTION: The search was limited to studies published between 2012 and 2016 and identified a total of 858 articles, of which 22 met our inclusion criteria: original quantitative studies published in peer-reviewed journals in the past 5 years, concerning unintentional injuries in playgrounds in children aged 0 to 18 years. SYNTHESIS: Information was collected on study and injury characteristics, and the proportion of pediatric injuries related to playground activity was determined. Studies were performed in various countries and most were retrospective cohort studies. The prevalence of playground-related injury ranged from 2% to 34% (median 10%). Studies varied in the types of injuries investigated, including head injuries, genitourinary injuries, ocular and dental trauma, and various types of fractures. Most injuries were low severity. CONCLUSION: Although playgrounds are a common location where pediatric injuries occur, these injuries are relatively low in frequency and severity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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