The link between medical conditions and fatal drownings in Canada: a 10-year cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drowning accounts for hundreds of preventable deaths in Canada every year, but the impact of preexisting medical conditions on the likelihood of death from drowning is not known. We aimed to describe the prevalence of pre-existing medical conditions among people who fatally drowned in Canada and evaluate the risk of fatal drowning among people with common pre-existing medical conditions. METHODS: We reviewed all Canadian unintentional fatal drownings (2007-2016) in the Drowning Prevention Research Centre Canada's database. For each fatal drowning we established whether the person had pre-existing medical conditions and whether those conditions contributed to the drowning. We calculated relative risk (RR) of fatal drowning stratified by age and sex for each pre-existing medical condition using data from the Canadian Chronic Disease Surveillance System. RESULTS: = 616) of cases. Fatal drowning occurred more frequently in people with ischemic heart disease (RR 2.7, 95% confidence interval [CI] 2.5-3.0) and seizure disorders (RR 6.3, 95% CI 5.4-7.3) but less frequently in people with respiratory disease (RR 0.12, 95% CI 0.10-0.15). Females aged 20-34 years with a seizure disorder had a 23 times greater risk than their age- and sex-matched cohort (RR 23, 95% CI 14-39). In general, fatal drowning occurred more often while people were bathing (RR 5.9, 95% CI 4.8-7.0) or alone (RR 1.99, 95% CI 1.32-2.97) and less often in males (RR 0.92, 95% CI 0.88-0.95) or in those who had used alcohol (RR 0.72, 95% CI 0.65-0.80), among those with pre-existing medical conditions. INTERPRETATION: The risk of fatal drowning is increased in the presence of some preexisting medical conditions. Tailored interventions aimed at preventing drowning based on pre-existing medical conditions and age are needed. Initial prevention strategies should focus on seizure disorders and bathtub drownings.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».