Les effets de la COVID-19 sur les intoxications à l’urgence pédiatrique
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Objectifs Cette étude avait pour but de décrire l’impact de la pandémie sur les intoxications chez les enfants de moins de 18 ans s’étant présentés à un service d’urgence tertiaire pédiatrique du Canada. Méthodologie Nous avons utilisé les données de surveillance du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (SCHIRPT) pour identifier les enfants s’étant présentés à l’Hospital for Sick Children pour intoxication durant deux périodes: avant la pandémie (du 11 mars au 31 décembre 2018 et 2019) et durant la pandémie (du 11 mars au 31 décembre 2020). Les principaux paramètres d’évaluation étaient la variation par rapport au total des visites à l’urgence de la proportion des intoxications totales, des intoxications accidentelles, de l’usage de drogues récréatives et d’automutilation intentionnelle. Nous avons également examiné la variation entre avant et durant la pandémie de la proportion d’intoxications en fonction de l’âge, du sexe, du type de drogues et des exigences d’admission. Résultats La proportion par rapport au total des visites à l’urgence s’est significativement accrue pour ce qui est des intoxications totales (122,5 %), des intoxications accidentelles (127,8 %), de l’usage de drogues récréatives (160 %) et des intoxications intentionnelles (automutilation; 104,2 %). La proportion de tous les cas d’intoxication s’est aussi significativement accrue durant la pandémie pour ce qui est du cannabis (44,3 %), du vapotage (134,6 %), des autres drogues récréatives (54,5 %), de l’usage de plusieurs drogues (29,3 %) et des admissions pour intoxication (44,3 %). Conclusion Malgré une baisse généralisée des visites à l’urgence durant la pandémie, il y a eu une augmentation significative par rapport à avant la pandémie des présentations pour intoxication à notre salle d’urgence. Nos résultats permettront de mieux orienter la prestation des soins et les interventions de santé publique en matière d’intoxications pédiatriques.
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».