Childhood unintentional injury: The impact of family income, education level, occupation status, and other measures of socioeconomic status. A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Unintentional injuries represent a substantial public health burden among children and adolescents, and previous evidence suggests that there are disparities in injury by socioeconomic status (SES). This paper reports on a systematic review of literature on injury rates among children and adolescents by measures of SES. METHODS: A systematic literature search was conducted using six electronic databases: MEDLINE, PsycINFO, CINAHL, HealthSTAR, EMBASE, and SportsDiscus. This review considered children ages 19 years and under and publications between 1997 and 2017-representing an update since the last systematic review examined this specific question. Fifty-four articles were summarized based on study and participant descriptions, outcome and exposure, statistical tests used, effect estimates, and overall significance. RESULTS: Most articles addressed risk factors across all injury mechanisms; however, some focused particularly on burns/scalds, road traffic injuries, falls/drowning cases, and playground/sports injuries. Other studies reported on specific injury types including traumatic dental injuries, traumatic brain injuries, and fractures. The studies were of moderate quality, with a median of 15.5 (95% confidence interval [CI]: 15.34 to 15.66) out of 19. Thirty-two studies found an inverse association between SES and childhood unintentional injury, three found a positive association while twenty were not significant or failed to report effect measures. CONCLUSION: Given the variability in definition of the exposure (SES) and outcome (injury), the results of this review were mixed; however, the majority of studies supported a relationship between low SES and increased injury risk. Public health practice must consider SES, and other measures of health equity, in childhood injury prevention programming, and policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».