Study of Association of Demographic Variables with Types of Burns Presenting in a Tertiary Care Medicolegal Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: In day to day life every human whether young or the old happens to deal or face the fire sources or any relevant entity. Great research is available in all the regions of the world and generous emphasis had been delivered widely. Though the advantages of the energy sources outweighs its disadvantages if dealt with proper care but accidents do happen in this process. The study focuses on the association of the demographic variables like age, gender, marital status and level of education. Aim: To observe the association of demographic variables with types of the burns. Methods: A total of 250 victims of burns presenting in the Medicolegal Clinic of King Edward Medical University Lahore/ Emergency of Mayo Hospital Lahore expanded over a period of several months from December 2017 to August 2018. Results: A grossly significant association of the age, gender, occupation and level of education of the victims of burns with types of different burns i.e. scalds, dry flame burns, chemical burns and electrical burns was observed with a 0.000 p value. A little lower significance of marital status of with a p value of 0.036 was observed when compared to different types of burns. Keywords: Scalds, Dry flame, Chemical, Electrical, Burns, Age, Gender, Marital Status, Occupation
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».