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Enregistrement W4381937138 · doi:10.1093/jbcr/irad045.012

38 Burn Prevention and Education for Newcomers to North America

2023· article· en· W4381937138 sur OpenAlexaff
Shyla Bharadia, Andrew Galbraith, Alec Lamb, Ali Babwani, Vincent Gabriel, Preet Kaur Sahota, Keerthana Chockalingam, Sarthak Sinha

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationMedicineIncidence (geometry)Fire preventionDemographyInjury preventionIncident reportPoison controlEnvironmental healthGeographyForensic engineeringEngineeringArchaeologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The experience of a city’s fire department suggested regions typically home to immigrant and multigenerational families show increased occurrence of fire calls. This study explored the incidence of fire calls in our city stratified by geographic ward and identified opportunities for fire and thermal injury prevention in immigrants. Methods This study was approved by our university’s research ethics board. Fire call data from 2016-2021 was used to characterize adjusted fire totals, civilian injuries, incident descriptions, sources of fire ignition, type of material, area of origin, and contribution to ignition of these fires by ward. ANOVAs were performed to reveal differences in fire characteristics between wards. High fire occurrence wards were classed as at greater risk and probable targets for prevention. To follow, an open ended interview was conducted with a newcomer organization in the city to elucidate factors that contribute to thermal injury risk in immigrants. Interview content was informed by a literature search around the factors and impact of burn injury in immigrants to North America, Europe, and Australia. Interview responses were thematically analyzed. Results The city is stratified into 14 wards, within which there are several communities described by income, education, immigration diversity and more. Between wards, total adjusted fire incidents were not significantly different (p = 0.119). Though, fire characteristics did differ regionally. Common fire incident descriptions included vehicle/structure, trash and cooking fires with less variability by ward in the number of cooking fires compared to the two former. Contributions to ignition were frequently human related. The supplementary interview highlighted individual burn risk as multifactorial. Cultural norms (notably cooking practices and equipment such as pressure cookers), inexperience (related to weather and frostbite risk), and participation in entry level jobs (including cooking) may impart increased burn risk to immigrants. Senior immigrants were noted to be specifically at risk for burns given their propensity to retain cultural cooking norms. Conclusions Newcomers may face increased fire and thermal injury risk that can be attributed to occupational hazards not specific to immigrants and adjustment to a new way of life. Given that many fires and injuries are connected to cooking, kitchen safety and environmental education becomes important to enable safer engagement in cultural practices. Follow up to this work includes matching high fire incidence wards to their resident immigrant groups for targeted prevention. Applicability of Research to Practice Inclusion of race and ethnicity in burn registries may assist in recognizing at risk groups for burn prevention and serve as a retrospective comparator to assess the impact of population specific burn prevention efforts.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,394 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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