Associations entre facteurs météorologiques et nombre de visites aux services d’urgence en raison de chutes accidentelles pendant les hivers ontariens
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Les chutes accidentelles sont l’une des principales causes de visites à l’hôpital liées à des blessures chez les Canadiens, en particulier chez les personnes âgées. Bien qu’on soupçonne certaines conditions météorologiques d’être des facteurs de risque des blessures liées aux chutes, peu d’études ont quantifié ces associations auprès d’un large éventail de groupes d’âge et en utilisant des bases de données populationnelles. Méthodologie Nous avons appliqué une méthode d’étude de type cas-croisé stratifié en fonction du temps pour caractériser les associations entre les facteurs météorologiques à haute résolution spatiale et les visites aux services d’urgence en raison de chutes en Ontario, chez les personnes âgées de cinq ans et plus, pendant les mois d’hiver (novembre à mars) pour 2011 à 2015. Des modèles logistiques conditionnels ont été utilisés pour estimer les rapports de cotes (RC) avec intervalles de confiance (IC) à 95 % associés à ces visites en fonction de l’accumulation quotidienne de neige (intégrant les écarts variant entre une journée et une semaine avant la visite) et de la température quotidienne moyenne le jour de la visite. Les analyses ont été stratifiées par âge et par sexe. Résultats Nous avons recensé 761 853 visites aux services d’urgence liées à une chute. La probabilité de survenue de ces visites augmente pour la plupart des jours jusqu’à une semaine après une chute de neige de 0,2 cm ou plus (RC = 1,05 à 1,08) par rapport aux jours sans chute de neige. Cette association s’est révélée la plus forte chez les adultes de 30 à 64 ans (RC = 1,16 à 1,19). Le RC des visites aux services d’urgence liées à une chute lors de journées froides (moins de −9,4°C) a été réduit de 0,05 par rapport aux jours où la température quotidienne moyenne était de 3,0°C ou plus (RC = 0,95; IC à 95 % : 0,94 à 0,96), et cette tendance était valide pour tous les âges. Aucune différence notable dans la force de cette association selon le sexe n’a été relevée. Conclusion Les chutes de neige et les températures hivernales plus chaudes sont associées à un risque accru de visites aux services d’urgence liées à une chute pendant les hivers ontariens. Ces conclusions peuvent servir à élaborer les stratégies de prévention des chutes et à s’assurer d’un traitement rapide.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».