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Enregistrement W3208732009 · doi:10.7189/jogh.11.17001

Physical trauma and injury: A multi-center study comparing local residents and refugees in Lebanon

2021· article· en· W3208732009 sur OpenAlexaff
Samar Al‐Hajj, Mohamad Chahrour, Ali A. Nasrallah, Lara Hamed, Ian Pike

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeMedicineIncidence (geometry)EpidemiologyInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthTrauma centerEmergency medicineMedical emergencyDemographyGeographyRetrospective cohort studySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Refugees are susceptible to various types of injury mechanisms associated with their dire living conditions and settlements. This study aims to compare and characterize the emergency department admissions due to physical trauma and injuries among local residents and refugees in greater Beirut. METHODS: This epidemiological study analyzes injury incidence and characteristics of patients presenting to Emergency Departments of 5 sentinel hospitals between 2017 and 2019. Using the WHO Injury Surveillance Guidelines and Pan-Asia Trauma Outcomes Study form, an injury data surveillance form was designed and used in hospital settings to collect data on injuries. Chi-square test analysis was performed to compare differences in injury characteristics between local residents and refugees. Regression models were constructed to assess the effect of being a refugee on the characteristics of injuries and outcomes of interest. RESULTS: A total of 4847 injuries (3933 local residents and 914 refugees) were reported. 87.4% of the total injuries among refugees were sustained by the younger age groups 0-45 years compared to 68.8% among local residents. The most prevalent injury mechanism was fall (39.4%) for locals and road traffic injury (31.5%) for refugees. The most injured body part was extremities for both populations (78.2% and 80.1%). Injuries mostly occurred at home or its vicinity (garden or inside the camp) for both populations (29.3% and 23.1%). Refugees sustained a higher proportion of injuries at work (6%) compared to locals (1.3%). On multivariate analysis, refugee status was associated with higher odds of having an injury due to a stab/gunshot (odds ratio (OR) = 3.392, 95% confidence interval (CI) = 2.605-4.416), having a concussion injury (OR = 1.718, 95% CI = 1.151-2.565), and being injured at work (OR = 4.147, 95% CI = 2.74-6.278). Refugee status was associated with increased odds of leaving the hospital with injury-related disability (OR = 2.271, 95% CI = 1.891-2.728)]. CONCLUSIONS: Injury remains a major public health problem among resident and refugee communities in Beirut, Lebanon. Refugees face several injury-related vulnerabilities, which adversely affect their treatment outcomes and long-term disabilities. The high prevalence of occupational and violence-related injuries among refugees necessitates the introduction of targeted occupational safety and financial security interventions, aiming at reducing injuries while enhancing social justice among residents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,393 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2021
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Résumé présentoui

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