A look at the incidence and risk factors for dog bites in unincorporated Harris County, Texas, USA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study examined the incidence, demographic predictors, and map patterns of dog bites to humans in unincorporated Harris County, Texas, USA. MATERIALS AND METHODS: Dog bites reported to Harris County Veterinary Public Health (HCVPH) between January 1, 2013, and December 31, 2016, were analyzed in this retrospective cohort study. Canine and victim characteristics and bite circumstances were evaluated to establish risk factors for bites. Geographic location was used to produce choropleth maps. RESULTS: There were 6683 dog bites reported to HCVPH between the years of 2013 and 2016, with stable incidence rates over time. The incidence was highest for both children and older adults. Dogs with the primary breed of Pit Bull had the greatest frequency of bites (25.07%), with the second highest breed being Labrador Retrievers (13.72%). Bites were more common from intact dogs of both genders, especially from intact males. Persons aged 70+ had the greatest incidence of severe injury (14.09/100,000). A strong correlation between dog bite incidences and stray dogs was found after controlling for the human population and income. CONCLUSION: Dog bites remain a largely preventable issue, and risk factors identified in this study can help direct preventative efforts to reduce the incidence of dog bites.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle