Prevention of unintentional childhood injury: A review of study designs in the published literature 2013–2016
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review was to examine the range and quality of published injury prevention research, based on study design. Stratified random selection of journals (based on the average annual number of injury prevention publications) was conducted using a published inventory. Hand searches for empirical research articles on unintentional injury prevention in children and youth (0-19 years) over the four-year period 2013 to 2016, inclusive were conducted. Of the 380 studies identified, the majority were descriptive (133, 35%) or observational (163, 43%), with more than three quarters of the published studies using a "hypothesis-generating" study design. Only 12 (3%) studies were randomized controlled trials, and of the 44 experimental studies, 19 (43%) did not include a comparison group. Transportation injuries predominated, knowledge/attitude/behaviour outcomes were common, and the most common intervention approach was education. The majority of publications were from high-income countries. This review of injury prevention research in children and youth showed that descriptive studies predominate in the published literature, and hypothesis-testing study designs are relatively infrequent. The findings suggest a need for the injury field to support and promote rigorous analytic study designs. In other words, to enhance and strengthen the evidence base for injury prevention policy and practice, injury prevention researchers should consider a greater focus on determination of cause and effect and evaluation of the effectiveness of interventions, particularly engineering and legislative interventions.
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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 | 0,049 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».