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Enregistrement W2947947049 · doi:10.1093/pch/pxz066.045

46 PAFE: Prevention of farm accidents in children

2019· article· en· W2947947049 sur OpenAlexaboutno aff
Gabrielle Spiegle Morin, Claude Cyr

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArtFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Farm accidents are a major cause of mortality and morbidity in the pediatric population. Many accidents occur when children are assigned work normally performed by adults, and much of this work is beyond their developmental abilities. Consideration of child development has led to the development of the North American Guidelines for Children’s Agricultural Tasks (NAGCAT). NAGCAT is a collection of guidelines designed to help parents assign suitable tasks to children aged 7 to 16 living or working on farms. The primary objective is to describe the caracteristics of injured children and leading mechanisms of injury. Secondary objectives are to assess the potential of prevention of the NAGCAT and to identify the NAGCAT farm work that was most commonly associated with these injuries. This research is a retrospective case series study. The study population is 282 hospitalized children and 18 children who died from 2002 to 2016 following an agricultural trauma in Quebec. Hospitalization data were consulted at the INSPQ offices. The mortality data was sent to us by the coroner’s office. Sociodemographic data, hospital stay and injury characteristics were recorded for hospitalization cases. The applicability of NAGCAT was evaluated for the most common injury mechanisms. We looked at the age at which the injuries occurred and compared it to the recommended minimal ages for the different farm activities described in the guidelines. Injuries that occurred in the context of an activity not recommended for age were considered preventable. The main mechanisms of injury were tractor related incident, other farm equipment related incident and falls. Boys aged 5 to 9 and 15 to 19 years were the most affected by agricultural trauma. It was possible to evaluate the applicability of NAGCAT on 66% of hospitalizations and 100% of deaths. Of these, 67% of hospitalizations and 83% of deaths were preventable by NAGCAT recommendations on age. For traumatic injuries among hospitalizations from 2006 to 2015, 11% of patients had a diagnosis of intracranial injury, 8% had a broken leg, 6% had a skull fracture and 6% a traumatic amputation of the hand. Boys aged 5 to 9 and 15 to 19 years are the groups with the highest risk possibly due to the more reckless temperament among adolescents, lack of supervision and assignment of age-inappropriate tasks to children. The results suggest that it is imperative to focus on farm accidents and that NAGCAT would be an effective tool in terms of prevention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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