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Enregistrement W3190669311 · doi:10.3389/fpubh.2021.669125

Causes and Characteristics of Children Unintentional Injuries in Emergency Department and Its Implications for Prevention

2021· article· en· W3190669311 sur OpenAlexaboutno aff
Hairong Gong, Guoping Lü, Jian Ma, Jicui Zheng, Fei Hu, Jing Liu, Jun Song, Shenjie Hu, Libo Sun, Yang Chen, Li Xie, Xiaobo Zhang, Leilei Duan, Hong Xu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFudan University
Mots-clésMedicineEmergency departmentTriageLogistic regressionOdds ratioInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthPediatricsEmergency medicineMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Child unintentional injuries have become a hot topic worldwide, and substantial regional disparities existed in causes and characteristics. To date, limited data are available to investigate the causes and characteristics of child unintentional injuries from hospitals for children in China. Methods: A cross-sectional study was conducted between January 2017 and December 2018 in Shanghai, China. Patients aged <18 years with an unintentional injury presented to the emergency department were enrolled. Demographic information, Pediatric Risk for Mortality III score, and outcome variables were retrieved from electronic health records (EHRs). Frequencies and proportions of categorical variables and means and SDs of continuous variables are presented. Chi-square test and Student's t -test were used for the comparison between groups, as appropriate. Logistic regression analysis was used to estimate potential risk factors for admission to the hospital. Results: A total of 29,597 cases with unintentional injuries were identified between January 2017 and December 2018, with boys vs. girls ratio of 1.75. Preschool children account for approximately two-thirds of unintentional injuries in the emergency department. A distinctive pattern of mechanisms of unintentional injuries between gender was documented, and sports injury was significantly higher in boys than in girls (10.2 vs. 7.8%). Compared with Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale (CTAS) Grade 3 patients, Grade 2 [odds ratio (OR) = 2.99, 95% CI = 1.93–4.63, P < 0.001] and Grade 1 (OR = 74.85, 95% CI = 12.93–433.14, P < 0.001) patients had higher risk of inhospital admission. For causes of injuries, compared with falling, foreign body and poison had a lower risk of inhospital admission, while transport injury (OR = 1.31, 95% CI = 1.07–1.59, P = 0.008) and high fall injury (OR = 2.58. 95% CI =1.48–4.49, P < 0.001) had a significantly higher risk of admission. Conclusions: There was a significant relationship between age-groups and unintentional injuries between gender, with decreased injuries among girls growing up older. Preventive measures should be taken to reduce transport injury and high fall injury, which had a significantly higher risk of admission.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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