Post Doc Competition (Knowledge Generation) ID 1986576
Notice bibliographique
Résumé
Background Osteoporosis has been identified in individuals as young as 35 years of age post-spinal cord injury (SCI), with males seeming to be at a higher risk than females. However, it is not clear what the prevalence of fractures associated with SCI are in Ontario, Canada. Objective To determine the prevalence and demographic characteristics of fractures in people with a SCI. Methods Data will be sourced from administrative healthcare databases at ICES, Ontario. Inclusion criteria are people with SCI and at least one fracture since their SCI. We will exclude duplicate cases, records missing unique patient identifier numbers, and age <18 years. Descriptive statistics will be used to summarize sociodemographic and clinical data, disaggregated by gender, age groups, and associated injuries. Results We expect that younger adults would be more likely to have traumatic SCI and older adults to have non-traumatic SCI. We expect men to experience more traumatic SCI across all age categories. We expect that younger men will experience a higher incidence of secondary fractures as well as older women. Those with a longer time since initial SCI fracture are likely to experience a secondary fracture. Conclusion The proposed study is a foundational study to better understand fractures in people with a SCI. It is known that musculoskeletal complications are common post SCI, and osteoporosis is a common consequence of disuse due to SCI. It is necessary to understand the prevalence and impact of fractures post-SCI of those in Canada to develop prevention and management strategies.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,976 | 0,913 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».