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Enregistrement W3009168895 · doi:10.1093/jbcr/iraa024.331

750 Burn Injury in Our Region’s Indigenous Population

2020· article· en· W3009168895 sur OpenAlexaff
Lindsay Wainwright, Tanis Quaife, Saul Magnusson, Sarvesh Logsetty

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMedicinePopulationBurn injuryRepatriationHealth careInjury preventionPoison controlMedical emergencyEnvironmental healthSurgeryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Our Indigenous population is disproportionately affected by injury resulting in significant morbidity and mortality. Burn injuries in this population have not yet been explored. Barriers to healthcare faced by Indigenous people differ from non-Indigenous people and understanding these differences is essential to providing culturally safe care. Our research seeks to understand the characteristics of burns in our Indigenous population and the personal experiences of Indigenous burn survivors. Our aim is to raise awareness about the specialized needs of this population and provide cultural understanding to inform in-hospital care and repatriation to home communities. Methods Data was collected from our regional burn unit to examine burn characteristics between Indigenous and non-Indigenous burn survivors. The combined adult and pediatric burn registries were examined. Between 2008–2018 there were 615 complete observation data sets. Observations were grouped by Indigenous status, age, and urban/rural. Summary tables were constructed and t-tests performed to examine differences in burn severity and length of stay between the groups of interest. Results Indigenous burn patients in our region are younger at the time of injury and while they have a similar TBSA, their length of stay is considerably longer. Conclusions Burn injuries in the Indigenous population account for 25% of all admissions. Despite a similar burn size their injuries result in significantly longer stays in hospital. This may be because Indigenous burn patients are more likely to live in rural/remote settings far from specialized burn care compared to non-Indigenous patients. The distance from definitive care may the reason for the longer length of stay. Being far from their home community while in hospital is a unique challenge in this population. Future plans are to gain a better understanding of Indigenous burn patients and their barriers to care by completing a qualitative narrative analysis on Indigenous burn survivor healthcare experiences. This information will inform burn patient care in hospital and repatriation to home communities. Applicability of Research to Practice Burns are prevalent in Indigenous populations and understanding their experiences supports culturally competent care. The distance from definitive care seems to increase length of stay independent of the size of burn. This research aims to better understand this population so that we may better serve Indigenous burn patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,320 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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