MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389676223 · doi:10.1186/s40621-023-00476-z

A multicenter evaluation of pediatric emergency department injury visits during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4389676223 sur OpenAlexaff
Holly R. Hanson, Margaret K. Formica, Danielle Laraque‐Arena, Mark R. Zonfrillo, Puja Desai, Joseph O. O’Neil, Purnima Unni, Estell Lenita Johnson, Patricia Cobb, Maneesha Agarwal, Kristen Beckworth, Stephanie Schroter, Stephen Strotmeyer, Katie Donnelly, Leah K. Middelberg, Amber Morse, James Dodington, Richard F. Latuska, Brit Anderson, Karla A. Lawson, Michael Valente, Michael N. Levas, Andrew Kiragu, Kathy Monroe, Stephanie Ruest, Lois K. Lee, Tanya Charyk Stewart, Megan M. Attridge, Maya Haasz, Mubeen Jafri, Alicia McIntire, Steven C. Rogers, Neil G. Uspal, Ashley Blanchard, Max D. Hazeltine, Teresa Riech, Charles A. Jennissen, Lynn Model, Quinney Fu, Lindsay Clukies, David Juang, Michelle T. Ruda, José M. Prince, Stephanie D. Chao, Brian K. Yorkgitis, Wendy J. Pomerantz

Notice bibliographique

RevueInjury Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCincinnati Children's Hospital Medical Center
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPoison controlInjury preventionIncidence (geometry)Emergency medicineOccupational safety and healthInjury Severity ScorePediatricsEpidemiologyDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Injuries, the leading cause of death in children 1-17 years old, are often preventable. Injury patterns are impacted by changes in the child's environment, shifts in supervision, and caregiver stressors. The objective of this study was to evaluate the incidence and proportion of injuries, mechanisms, and severity seen in Pediatric Emergency Departments (PEDs) during the COVID-19 pandemic. METHODS: This multicenter, cross-sectional study from January 2019 through December 2020 examined visits to 40 PEDs for children < 18 years old. Injury was defined by at least one International Classification of Disease-10th revision (ICD-10) code for bodily injury (S00-T78). The main study outcomes were total and proportion of PED injury-related visits compared to all visits in March through December 2020 and to the same months in 2019. Weekly injury visits as a percentage of total PED visits were calculated for all weeks between January 2019 and December 2020. RESULTS: The study included 741,418 PED visits for injuries pre-COVID-19 pandemic (2019) and during the COVID-19 pandemic (2020). Overall PED visits from all causes decreased 27.4% in March to December 2020 compared to the same time frame in 2019; however, the proportion of injury-related PED visits in 2020 increased by 37.7%. In 2020, injured children were younger (median age 6.31 years vs 7.31 in 2019), more commonly White (54% vs 50%, p < 0.001), non-Hispanic (72% vs 69%, p < 0.001) and had private insurance (35% vs 32%, p < 0.001). Injury hospitalizations increased 2.2% (p < 0.001) and deaths increased 0.03% (p < 0.001) in 2020 compared to 2019. Mean injury severity score increased (2.2 to 2.4, p < 0.001) between 2019 and 2020. Injuries declined for struck by/against (- 4.9%) and overexertion (- 1.2%) mechanisms. Injuries proportionally increased for pedal cycles (2.8%), cut/pierce (1.5%), motor vehicle occupant (0.9%), other transportation (0.6%), fire/burn (0.5%) and firearms (0.3%) compared to all injuries in 2020 versus 2019. CONCLUSIONS: The proportion of PED injury-related visits in March through December 2020 increased compared to the same months in 2019. Racial and payor differences were noted. Mechanisms of injury seen in the PED during 2020 changed compared to 2019, and this can inform injury prevention initiatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInjury EpidemiologyMême sujetInjury Epidemiology and PreventionTravaux en français237 207