Dental and maxillofacial injuries associated with domestic violence against women in Israel: A report for 2011–2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: The WHO, in its 2002 report, indicated the dramatic worldwide increase in the incidence of intentional injuries affecting people of all ages and both sexes, but especially children, women, and the elderly. The aim of this study was to analyze dental and maxillofacial injuries associated with domestic violence against women in Israel between the years 2011-2021. METHODS: This was a retrospective cohort study based on data from the Israeli National Trauma Registry (INTR). The INTR provides comprehensive data on hospitalized patients from all six Level I trauma centers (TC) and 15 of the 20 Level II TCs in Israel. Women, ages 14 and older, injured and hospitalized due to domestic violence between 2011 and 2021 were identified. RESULTS: Between 2011 and 2021, there were 1818 cases of women ages 14 + that were hospitalized due to violence, excluding terror, occupational trauma, and attempted suicide. Out of these injuries, 753 cases were attributed to domestic violence, 537 were defined as non-domestic violence and 528 were a result of a brawl/fight. Of the domestic violence cases, 5% (38) exhibited maxillofacial injuries compared to the non-domestic violence cases where 6.2% (33) exhibited maxillofacial injuries and the brawl group where 5.7% (30) exhibited maxillofacial injuries. The most injured areas in domestic violence cases were the maxilla followed by the zygomatic bone and the mandible. Almost half of the domestic violence cases (47.7%) required surgical intervention during their hospitalization. The spouse was the perpetrator responsible for the domestic violence in the majority of the cases. CONCLUSIONS: Dental professionals might be able, in some cases, to identify and report domestic violence signs and thus, better understanding of the specific characteristics of domestic violence related to traumatic injuries is important.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».