Bicycle injuries presenting to the emergency department during <scp>COVID</scp>‐19 lockdown
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Since the start of the COVID-19 pandemic, there have been many changes in the presenting complaints in paediatric emergency departments (EDs). We sought to characterise the impact of the COVID-19 pandemic on bicycle-related injuries in children presenting to a tertiary care paediatric ED. METHODS: We conducted a descriptive, cross-sectional study of ED visits to a large urban tertiary children's hospital, comparing March to October 2020 (the study period) to the same date range 2 years prior (i.e. March to October 2018-2019). We included children 0-17.99 years presenting for a bicycle-related injury. We compared absolute visit counts of bike injuries per month, demographics, triage acuity, injury type and disposition. RESULTS: A total of 1215 bike-related visits were analysed. There were 234 presentations in 2018 (March to October), 305 in 2019, and 676 in 2020. Overall, the mean age was 9.5 years (standard deviation 5.5-13.5), there were 67% males, median Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale score was 3 (interquartile range 3-4) and the most common injuries were fractures (n = 471, 38.8%). There were significantly more bike injuries presenting to the ED per month in the COVID group, 33.7(17.9) versus 84.5(61.4) (two-tailed P value = 0.041). There was no statistical difference in 'severe injuries' pre- versus post-COVID (odds ratio 0.815 (95% confidence interval 0.611-1.088), P = 0.165). CONCLUSION: There was a significant increase in bicycle-related injuries presenting to our ED during the pandemic, compared to previous years. Evaluating these trends will allow for the exploration of harm reduction strategies for preventing future bicycle-related injuries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».