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Enregistrement W3042270457 · doi:10.9778/cmajo.20190200

Death and long-term disability after gun injury: a cohort analysis

2020· article· en· W3042270457 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésMedicineHazard ratioPoison controlInjury preventionCohortEmergency medicineOccupational safety and healthPopulationCohort studyEmergency departmentSuicide preventionConfidence intervalMedical emergencyPediatricsPsychiatryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background:</h3> Gun injury accounts for substantial acute mortality worldwide and many others survive with lingering disabilities. We investigated whether additional health losses beyond mortality can also arise for patients who survive with long-term disability. <h3>Methods:</h3> We conducted a population-based individual patient analysis of adults injured by firearms who had received emergency medical care in Ontario, Canada, from Apr. 1, 2002, to Apr. 1, 2019. Longitudinal cohort analyses were evaluated through deterministic linkages of individual electronic patient files. The primary outcome was death or subsequent application for long-term disability in the years after hospital discharge. <h3>Results:</h3> In total, 8313 patients were injured from firearms, of which 3020 were injured from intentional incidents and 5293 were injured from unintentional incidents. A total of 2657 (88.0%) patients with intentional gun injury and 5089 (96.1%) patients with unintentional gun injury survived initial injuries. After a mean 7.75 years of follow-up, patients surviving intentional injuries had a disability rate twice as high as patients surviving unintentional injuries (19.7% v. 10.1%, <i>p</i> &lt; 0.001), equivalent to a hazard ratio of 2.01 (95% confidence interval 1.80–2.25). The higher risk of long-term disability for survivors after intentional gun injury was not explained by demographic characteristics, extended to survivors treated and released from the emergency department, and was observed regardless of whether the incident was self-inflicted or from interpersonal assault. Half of the disability cases were identified after the first year. Additional predictors of long-term disability included a lower socioeconomic status, an urban home location, arrival by ambulance transport, a history of mental illness and a diagnosis of substance use disorder. <h3>Interpretation:</h3> Our study shows that gun death statistics underestimate the extent of health losses from long-term disability, particularly for those with intentional injuries. Additional and sustainable follow-up medical care might improve patient outcomes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,337 · 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