Spatial Hotspots and Sociodemographic Profiles Associated With Traumatic Brain Injury in Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of death and disability, primarily caused by falls and motor vehicle collisions (MVCs). Although many TBIs are preventable, there is a notable lack of studies exploring the association of geographically defined TBI hotspots with social deprivation. Geographic information systems (GIS) can be used to identify at-risk neighborhoods (hotspots) for targeted interventions. This study aims to determine the spatial distribution of TBI by major causes and to explore the sociodemographic and economic characteristics of TBI hotspots and cold spots in Nova Scotia. Patient data for TBIs from 2003 to 2019 were obtained from the Nova Scotia Trauma Registry. Residential postal codes were geocoded and assigned to dissemination areas (DA). Area-based risk factors and deprivation status (residential instability [RI], economic dependency [ED], ethnocultural composition [EC], and situational vulnerability [SV]) from the national census data were linked to DAs. Spatial autocorrelation was assessed using Moran's I, and hotspot analysis was performed using Getis-Ord Gi* statistic. Differences in risk factors between hot and cold spots were evaluated using the Mann–Whitney U test for numerical variables and the χ 2 test or Fisher's exact test for categorical variables. A total of 5394 TBI patients were eligible for inclusion in the study. The distribution of hotspots for falls exhibited no significant difference between urban and rural areas ( p = 0.71). Conversely, hotspots related to violence were predominantly urban ( p = 0.001), whereas hotspots for MVCs were mostly rural ( p < 0.001). Distinct dimensions of deprivation were associated with falls, MVCs, and violent hotspots. Fall hotspots were significantly associated with areas characterized by higher RI ( p < 0.001) and greater ethnocultural diversity ( p < 0.001). Conversely, the same domains exhibited an inverse relationship with MVC hotspots; areas with low RI and ethnic homogeneity displayed a higher proportion of MVC hotspots. ED and SV exhibited a strong gradient with MVC hotspots; the most deprived quintiles displayed the highest proportion of MVC hotspots compared with cold spots (ED; p = 0.002, SV; p < 0.001). Areas with the highest levels of ethnocultural diversity were found to have a significantly higher proportion of violence-related hotspots than cold spots ( p = 0.005). This study offers two significant contributions to spatial epidemiology. First, it demonstrates the distribution of TBI hotspots by major injury causes using the smallest available geographical unit. Second, we disentangle the various pathways through which deprivation impacts the risk of main mechanisms of TBI. These findings provide valuable insights for public health officials to design targeted injury prevention strategies in high-risk areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».