Associations between meteorological factors and emergency department visits for unintentional falls during Ontario winters
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Unintentional falls are a leading cause of injury-related hospital visits among Canadians, especially seniors. While certain meteorological conditions are suspected risk factors for fall-related injuries, few studies have quantified these associations across a wider range of age groups and with population-based datasets. METHODS: We applied a time-stratified case-crossover study design to characterize associations of highly-spatially-resolved meteorological factors and emergency department (ED) visits for falls, in Ontario, among those aged 5 years and older during the winter months (November to March) between 2011 and 2015. Conditional logistic models were used to estimate the odds ratios (ORs) and their 95% confidence intervals (CIs) for these visits in relation to daily snowfall accumulation, including single-day lags of up to one week before the visit, and daily mean temperature on the day of the visit. Analyses were stratified by age and sex. RESULTS: We identified 761 853 fall-related ED visits. The odds for these visits was increased for most days up to a week after a snowfall of 0.2 cm or greater (OR = 1.05-1.08) compared to days with no snowfall. This association was strongest among adults aged 30 to 64 years (OR = 1.16-1.19). The OR for fall-related ED visits on cold days (less than -9.4 °C) was reduced by 0.05 relative to days with an average daily temperature of 3.0 °C or higher (OR = 0.95; 95% CI: 0.94, 0.96), and this pattern was evident across all ages. There were no substantive differences in the strength of this association by sex. CONCLUSION: Snowfall and warmer winter temperatures were associated with an increased risk of fall-related ED visits during Ontario winters. These findings are relevant for developing falls prevention strategies and ensuring timely treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».