Mortality in a cohort of 3.1 million children, adolescents and young adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many youth deaths occur in the first year of life, from prematurity and anomalies. Detailing mortality after age 1 year may differentially guide preventive strategies in children, adolescents and young adults. METHODS: A cohort study in Ontario, Canada comprised 3 139 698 children born from 1990 to 2016. Adjusted HR (aHR) for death between 1 and 24 years were generated, comparing demographic variables and parity. RESULTS: After a median of 13.7 years of follow-up, 6930 deaths occurred between ages 1 and 24 years (incidence rate 17.0 per 100 000 person-years), peaking at age 23 years (43.7 per 100 000). The aHR for death was higher among males than females (1.44, 95% CI 1.37 to 1.51), rural versus urban areas (1.48, 95% CI 1.39 to 1.58), lowest versus highest income areas (1.39, 95% CI 1.29 to 1.51) and at parity 1 (1.16, 95% CI 1.10 to 1.23), parity 2 (1.34, 95% CI 1.23 to 1.45), parity 3+ (1.96, 95% CI 1.74 to 2.21), each relative to a child without an older sibling. Among males, the proportion of deaths due to injury jumped from 30% before age 15 years to 65% thereafter, and in females, from 28% to 51%. Intentional self-harm/assault explained 11% of injury-related deaths among males before age 15 years, and 20% thereafter, with respective figures of 18% and 17% for females. Deaths outside of hospital increased with age, from 35% at age 1 year, to 66% at age 22 years. CONCLUSION: There is a heightened susceptibility of dying starting at age 15 years, especially among males, from injury, and arising outside of hospital.
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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 | 0,024 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».