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Enregistrement W4296779674 · doi:10.1093/pch/21.supp5.e61

Severe Alcohol Intoxication in Canadian Adolescents: 2 Year Surveillance Data

2016· article· en· W4296779674 sur OpenAlexaboutno aff
A Acker, K Dow, M Norris, D Allain, K Thomas

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePoisoning and overdose treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlcohol intoxicationIncidence (geometry)EpidemiologyInjury preventionDemographicsBlood alcoholOccupational safety and healthPediatricsPoison controlPresentation (obstetrics)Suicide preventionEmergency medicineDemographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: Alcohol is the most commonly used drug by Canadian adolescents, and can lead to a host of negative short and long-term outcomes. Understanding more about youth drinking can help develop more effective strategies for treatment and prevention. This study, gathering data through the Canadian Pediatric Surveillance Program (CPSP), was completed to fill in knowledge gaps and provide epidemiologic data about severe alcohol intoxication among Canadian adolescents. OBJECTIVES: The objectives of the surveillance study included: 1) To obtain national epidemiological data outlining the incidence of severe alcohol intoxication among adolescents. 2) To describe the demographics, presentation to hospital, co-ingestions, co-morbidities, management and short-term outcomes. 3) To use the data to increase awareness and education. 4) To facilitate harm reduction strategies. DESIGN/METHODS: Through the established methodology of the CPSP, paediatric physicians have been actively surveyed on a monthly basis for identified cases of severe alcohol intoxication. A detailed questionnaire was then completed for each new case. The case definition includes any adolescent meeting the following criteria: 1) Between 11-15 years of age 2) Blood alcohol level > 0 g/L (if drawn) 3) Presenting with severe intoxication with impaired consciousness requiring prolonged ER observation (≥ 6 hours) or hospital admission. RESULTS: In the two years of surveillance, 40 cases were confirmed, including 21 male and 19 female adolescents, with a median age of 14. The youngest case reported was 11 years old. There were no significant differences between sex and blood alcohol level or age at presentation and blood alcohol level. Additional descriptive data of the confirmed cases will be reported and discussed. CONCLUSION: After two years of surveillance, 40 cases of severe intoxication in adolescents have been identified. This is likely only the ‘tip of the iceberg’ and represents the more severe cases that required prolonged ER observation or hospital admission. The young age of presentation (youngest 11 years of age) and severity of intoxication requiring observation/admission are concerning. These data regarding Canadian adolescents presenting to the ED with severe intoxication will help inform strategies for education, prevention and harm reduction. It is noteworthy that the majority of adolescents with severe intoxication consumed spirits, suggesting that more education for adolescents around the higher potency of spirits relative to other alcoholic beverages and the dangers of consumption even in small amounts could reduce the incidence of severe alcohol intoxication in children and adolescents. Consideration of more stringent controls on spirits to help decrease adolescents’ access would assist with harm reduction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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