Dog Bites in the United States from 1971 to 2018: A Systematic Review of the Peer-Reviewed Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical specialists in plastic, head and neck, hand, trauma surgery, and emergency medicine physicians bear the burden of treating the most serious injuries caused by animals. Most of these incidents result from an attack by a known dog, and breed has been proposed, but not proven, to be a controllable factor. The authors summarize the peer-reviewed literature on dog bites in the United States, specifically as related to the breeds implicated. METHODS: A systematic review of all peer-reviewed publications reporting on dog bites in the United States was performed. MEDLINE, Embase, Scopus, Google Scholar, and Cochrane Library searches were conducted through May 8, 2018, for studies from the United States implicating a specific dog breed as responsible. RESULTS: Forty-one articles met inclusion criteria, the majority of which were single-institution retrospective reviews. Main outcomes were any dog bite reported in the peer-reviewed literature where a specific breed was implicated. Secondary measures included dog bites reported in areas where breed-specific legislation was enacted. The most common pure breed identified was German Shepherd, followed by Pit Bull-type breeds (i.e., American Staffordshire Terrier, American Pit Bull Terrier, Staffordshire Bull Terrier, American Bully), Labrador, Collie, and Rottweiler, respectively. Pit bull-type and German Shepherd breeds are consistently implicated for causing the most serious injuries to patients in the United States across heterogeneous populations, and this remained consistent across multiple decades. CONCLUSIONS: The authors' results indicate that German Shepherd and Pit Bull-type breeds account for the largest subset of pure breeds implicated in severe dog bites inflicted on humans in the medical literature. The role and complexity of mentioning breed in relation to human injuries are also discussed.
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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 | 0,003 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».