Exploring Infant Fall Events Using Online Parenting Discussion Forums: Infodemiology Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls represent the most common mechanism of injury requiring hospitalization among children under 12 months, and they commonly result in traumatic brain injury. Epidemiological studies exploring infant falls demonstrate the experienced burden, but they lack contextual information vital to the development of preventive interventions. OBJECTIVE: The objective of this study was to examine contextual information for falls involving children under 12 months, using online parenting discussion forums. METHODS: Online parenting forums provide an unobtrusive rich data source for collecting detailed information about fall events. Relevant discussions related to fall incidents were identified and downloaded using site-specific Google Search queries and a programming script. A qualitative descriptive approach was used to analyze the incidents and categorize contextual information into "precursor events" and "influencing factors" for infant falls. RESULTS: We identified 461 infant fall incidents. Common fall mechanisms included falls from furniture, falls when being carried or supported by someone, falls from baby products, and falls on the same level. Across the spectrum of fall mechanisms, common precursor events were infant rolling off, infant being alone on furniture, product misuse, caretaker falling asleep while holding the infant, and caretaker tripping/slipping while carrying the infant. Common influencing factors were infant's rapid motor development, lapses in caretaker attention, and trip hazards. CONCLUSIONS: The findings define targets for interventions to prevent infant falls and suggest that the most viable intervention approach may be to target parental behavior change. Online forums can provide rich information critical for preventive interventions aimed at changing behavior.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».