Death and long-term disability after gun injury: a cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: 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. Methods: 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. Results: 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%, p < 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. Interpretation: 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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».