Contribution of Substance Use in Acute Injuries With Regards to the Intent, Nature and Context of Injury: A CHIRPP Database Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Using the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP) sentinel surveillance system, the objective of this study was to compare intent, circumstances, injury type and patient demographics in patients who used a substance prior to the injury versus those who did not use any substances. Methods Data were retrospectively collected from November 1st 2016 to October 31st 2017. All patients presenting to the Hôpital de l’Enfant-Jésus ED following trauma were included, aside from those who left without seeing a physician or had no physical injury (e.g., overdose without any trauma was excluded). Patients voluntarily completed a standardised form or agreed to be contacted later. Medical charts of all attendances were reviewed by the CHIRPP’s program coordinator. Substance use included illicit drugs, medications for recreational purposes, alcohol or other used either by the patient or another person involved. Results A total of 12,857 patients were included. Substance use was involved in 701 (5.5%) cases and was associated with injuries sustained by males (p < .001). The mean age of patients injured while using substances was 42.8 years, compared to 45.5 years in those who did not use substances (p < .001). Substance use was involved in 3.6% of unintentional injuries, compared to 26.2% of injuries intentionally inflicted by other and 38.9% for self-inflicted injuries (p < 0.0001). When substances were used, the odds of intentional injuries were 7.5 times greater compared to non-intentional injuries (95% CI 6.7, 8.5). Burns, head injuries and polytraumas were more prevalent when drugs or alcohol were involved. Conclusion This study outlines the significant contribution of substance use in intentional injuries, suggesting that it could potentially be beneficial to specifically target patients who present with deliberate physical injuries in preventive and therapeutic interventions offered in the ED.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».