PREVENTING UNINTENTIONAL INJURY IN CHILDREN AND ADOLESCENTS: A CALL TO ACTION
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study prospectively all injuries in children and adolescents up to 16 years presenting to a regional emergency department, to ascertain detailed injury patterns and to use these data to recommend injury prevention priorities. Methods Prospective electronic injury surveillance collected over a 10-year period (1997–2007) in a hospital with a paediatric population of 75 000. The electronic dataset was based on the minimal dataset validated in Australia and Canada. All fatalities were obtained from the central statistics office. Results Over 10 years, there were 31 fatalities, 5408 admissions and 40 817 attendances due to injury. Males outnumbered females and 24 317 (60%) occurred at home. Peak injury presentations were between 18:00 and 20:00 hours. Minor injuries accounted for 32 456 (80%) of the total. Fractures resulting from high falls (n = 1194) tended to result from bunk beds, staircases, horses, walls and playground equipment. Burns (n = 630) involved hot liquids, hot bath water, hot cooking oil and hot cooking plates. Pedestrian injuries (n = 251) were predominantly “dart outs” in urban areas. Poisonings (n = 1153) were predominantly medicinal products and crush injuries (n = 485) related to finger entrapment in doors. Of 31 unintentional injury deaths, road-related accounted for 16 (52%), five were house fires, three were due to drowning, two due to poisoning and five to other causes. Conclusions Prevention priorities should focus on home injuries, hot liquid burns and scald injuries, finger entrapment in doors and high falls from walls, beds and playground equipment. To prevent road-related injuries and deaths, further legislation, urban planning and greater police enforcement is required.
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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 | 0,016 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».