11.25 The association between socio-economic status and Emergency Department visits for concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the association between socio-economic status and Emergency Department (ED) visits for concussions in children and youth in Ontario, Canada. Design Longitudinal population-based study using administrative data from all ED visits. Setting All ED visits in Ontario, Canada. Participants Children and youth residing in Ontario. Interventions (or Assessment of Risk Factors) The rate per 100000 children was calculated from 2008 to 2015. Socio-economic status was defined by a marginalization index and grouped into quintiles from the highest to the lowest. Comparisons were made over the 7-year period and by quintile. Outcome Measures ICD-10 diagnosis of concussion. Main Results There were 5,889 concussions reported at an emergency department in 2008, and 14,906 in 2015. The rate among the lowest socioeconomic class quintile was 5.23 per 100000 person years in 2008, and 7.12 for the highest socioeconomic class quintile, and 8.64 and 11.07 respectively in 2015. Conclusions Rates of ED visits for concussions increased among children over time. However, children in higher income quintiles consistently visited EDs for concussion more than children from lower quintiles. This may be due to the increased opportunity wealthier children have to engage in contact sports such as hockey and football or may reflect differences in the likelihood of seeking care. Policies related to awareness and identification of concussions need to be considered for all children and may need to be improved for those in poorer 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».