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Enregistrement W2950197324 · doi:10.1016/j.pmedr.2019.100918

Prevention of unintentional childhood injury: A review of study designs in the published literature 2013–2016

2019· review· en· W2950197324 sur OpenAlexaff
Linda Rothman, Tessa Clemens, Colin Macarthur

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjury preventionOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicineSuicide preventionMEDLINEMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0270,027
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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