Bitten or struck by dog: A rising number of fatalities in Europe, 1995–2016
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed fatal dog attacks in Europe 1995-2016 using official death cause data from Eurostat. The data comprised the number of fatalities assigned The International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, Tenth Revision (ICD-10) code W54 "bitten or struck by dog", which includes deaths due to direct attacks but which excludes many complications following dog bites, such as rabies. In 2016, dogs killed 45 Europeans, which translates to an incidence of 0.009 per 100,000 inhabitants. This is comparable to estimates from the USA (0.011), and Canada (0.007), but higher than Australia (0.004). The number of European fatalities due to dog attacks increased significantly at a rate of several percent per year. This increase could not be explained by increases in the human or the dog populations. By taking all fatalities reported 1995-2016 into account, we investigated the effects of age, gender and geography. First, children, including infants, were common victims, but also middle-aged and the elderly, while people between ages 10 and 39 were rarely killed by dogs. Second, boys and men were overrepresented, but only in certain age groups and in certain parts of Europe. Third, there were large national and regional differences, both in the effects of gender and in incidences, which ranged from 0 to 0.045 per 100,000 inhabitants. This study of dog-related fatalities at a European level is the first of its kind and forms a basis for more detailed, national studies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».