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Enregistrement W4308276607 · doi:10.7759/cureus.31146

Under the Weather: The Meteorological Effect on Orthopaedic Trauma in Hertfordshire

2022· article· en· W4308276607 sur OpenAlexaff
Alexander Jaques, John Hanrahan, Sumaya Islam, Rajesh Sofat, Martinique Vella‐Baldacchino

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensSt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Effective and efficient use of operating theatres is essential to the smooth running of a trauma service. The paper aims to understand the effect of meteorological factors on the number of referrals and volume and nature of trauma operating cases within our local area. Methods Trauma data over two seasons were analysed in our database, a digital clinical platform that coordinates all admissions and trauma theatre activity. Data consisted of the number of referrals per day, patient age, mechanism of injury, and type of orthopaedic injury. Weather data were gathered from 'Weather Underground', https://www.wunderground.com/history, which records daily weather observations, located 12 miles away from our trauma unit. Results During the study period's last two seasons, 1160 consultations were analysed and 779 required operative intervention. The neck of femur fractures and ankle trauma were the two most common causes of trauma, accounting for 27% and 15%, respectively. The neck of femur fracture pathologies were not significantly correlated with any meteorological factor studied. On the contrary, ankle trauma was the only injury significantly correlating with temperature (p < 0.03) and dew point (p < 0.04). The most common mechanism of trauma was a ground-level fall (n = 590) whilst the least common was a motor vehicle accident (n = 39). Analysing the effect of weather and its effect on the age group of presentation, temperature (p < 0.01), sunlight (p < 0.002), and dew point (p < 0.03) were all significantly correlated with trauma in patients aged younger than 21 years of age. Conclusion The weather has no effect on the neck of femur fractures, the most common trauma pathology treated in our department. In all seasons, allocated specific trauma lists for the latter should be arranged irrelevant of the weather conditions. A strong correlation was identified between ankle trauma and weather. We identified that Tuesdays and Fridays received the highest referral rate and peaked between the months of October-November. These data lay the groundwork for local clinical directors to shape the future on-call trauma service.

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)0,004
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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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