History of injury in a developing country: a scoping review of injury literature in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lebanon, an Eastern Mediterranean country, suffers a large burden of injury as a consequence of conflict and war, political instability, and the lack of policies and safety regulations. This article aims to systematically map and comprehensively describe the injury research literature in Lebanon and, to identify gaps for future research. METHODS: MEDLINE, Embase, Eric and SafetyLit, and the grey literature, including conference proceedings, theses and dissertations, government and media reports, were searched without any date or language limits. Data were extracted from 467 documents using REDCap. RESULTS: War-related injuries were the most prevalent type of injury in Lebanon, followed by homicide and other forms of violence. While existing literature targeted vulnerable and at-risk populations, the vast majority focused solely on reporting the prevalence of injuries and associated risk factors. There are considerable gaps in the literature dealing with the integration of preventive programs and interventions across all populations. CONCLUSIONS: Lebanon, historically and currently, experiences a high number of injuries from many different external causes. To date, efforts have focused on reporting the prevalence of injuries and making recommendations, rather than implementing and evaluating interventions and programs to inform policies. Future injury related work should prioritize interventions and prevention programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».