“Current incidence of injuries in Iran; findings of STEPS survey 2021”
Notice bibliographique
Résumé
Background: The updated epidemiology of injuries at the national and sub-national levels are required for policymakers to effectively handle the burden of injuries. This paper aimed to assess the incidence and risk factors of different injuries in Iran based on a recent national survey. Methods: We used data from Iran Stepwise approach to surveillance (STEPS) Survey 2021, a population-based study in urban and rural areas of Iran's 31 provinces. A multistage clustered probability design and weighting adjustments were used to select eligible individuals and generate estimations. We estimated the incidence of injuries, assessed sociodemographic variables, and identified potential behavioral risk factors associated with injuries, and results were reported for sociodemographic and geographic stratifications. Result: Data from 27,874 participants of the STEPS survey were assessed, of which 1538 (5.5 %, 95 % CI: [5.2-5.8]) reported having an injury in the past 12 months. Falls (44.4 %) were the most common cause of injury, followed by road traffic injury (21.7 %) and exposure to mechanical forces (16.5 %). Except for falls and burns, males had a higher proportion of all types of injuries. Logistic regression analysis showed that being male (OR: 1.7, [1.5, 2.0]) and being an occasional or heavy alcohol drinker (OR: 2.0, [1.3, 3.0] and OR: 2.7, [1.7, 4.1] respectively) were significant risk factors associated with road traffic injuries. Seatbelt use was 90.0 % among both drivers and front-seat passengers, while the use of safety car seats for children was as low as 9.4 %. Injury incidence varied significantly among provinces, with the highest incidence among males observed in Razavi Khorasan (11.2 %) and among females observed in Tehran (12.0 %). Conclusion: This study investigated the updated epidemiology of injuries in Iran and revealed socioeconomic and geographic disparities across country. This epidemiological information can be used to modify injury prevention programs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».