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Enregistrement W2948444367 · doi:10.1186/s40621-019-0198-7

The association of material deprivation component measures with injury hospital separations in British Columbia, Canada

2019· article· en· W2948444367 sur OpenAlexafffundabout
Fahra Rajabali, Alex Zheng, Kate Turcotte, Li Rita Zhang, Diana Kao, Drona Rasali, Megan Oakey, Ian Pike

Notice bibliographique

RevueInjury Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of ReginaBC Centre for Disease ControlProvincial Health Services AuthorityBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlProvincial Health Services Authority
Mots-clésSocioeconomic statusEcological studyMedicineNeighbourhood (mathematics)Injury preventionResidenceDemographyPoison controlBiostatisticsOccupational safety and healthEpidemiologySocial deprivationGeographyPopulationEnvironmental healthGerontologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study examines social disparities across neighbourhood levels of income, education and employment in relation to overall injury hospital separations in the province of British Columbia, Canada. Further, the study examines the relationships of social disparities to a set of three injury prevention priorities in British Columbia, namely, transport (motor vehicle occupant, pedestrian and cyclist), falls among older adults, and youth self-harm. The goal being to better understand area-based injury incidence with a view to precision prevention initiatives, particularly for more vulnerable populations. METHODS: Acute hospital separations from the Discharge Abstract Database were identified for all causes of injury and the three BC injury prevention priorities for the period April 1, 2009 to March 31, 2014, inclusive. An ecological approach was applied where each hospital separation case was attributed with the income, education and employment level according to the injured individual's area of residence, derived from the 2011 CensusPlus data. RESULTS: Injury hospital separation data were available for 191 Forward Sortation Areas in BC. Between April 1, 2009 and March 31, 2014, there was a total of 177,861 injury-related hospital separations, averaging 35,572 hospital separations per year and an annual rate of 779 injury hospital separations per 100,000 population. Injury hospital separation rates varied with the measured neighbourhood area socioeconomic status variables. Injury hospital separation rates demonstrated an inverse relationship with neighbourhood levels of income and education. Neighbourhood area socioeconomic status differences were also associated with the injury hospital separation rates for falls among older adults, motor vehicle crashes involving motor vehicle occupants, pedestrians, cyclists and young drivers, and youth self-harm. CONCLUSIONS: The study results show that neighbourhood levels of income, education and employment are associated with the risk of injury hospital separation. In particular, low education levels in FSAs was associated with increased risk of injury hospital separation, mainly for motor vehicle occupants, pedestrians, young drivers, and youth self-harm. The results of this study provide useful information for implementing injury prevention initiatives and interventions in BC to align with the provincial public health system and road safety strategy goals, particularly for identified priorities.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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