The Injury Prevention Program to Reduce Early Childhood Injuries: A Cluster Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The American Academy of Pediatrics designed The Injury Prevention Program (TIPP) in 1983 to help pediatricians prevent unintentional injuries, but TIPP's effectiveness has never been formally evaluated. We sought to evaluate the impact of TIPP on reported injuries in the first 2 years of life. METHODS: We conducted a stratified, cluster-randomized trial at 4 academic medical centers: 2 centers trained their pediatric residents and implemented TIPP screening and counseling materials at all well-child checks (WCCs) for ages 2 to 24 months, and 2 centers implemented obesity prevention. At each WCC, parents reported the number of child injuries since the previous WCC. Proportional odds logistic regression analyses with generalized estimating equation examined the extent to which the number of injuries reported were reduced at TIPP intervention sites compared with control sites, adjusting for baseline child, parent, and household factors. RESULTS: A total of 781 parent-infant dyads (349 TIPP; 432 control) were enrolled and had sufficient data to qualify for analyses: 51% Hispanic, 28% non-Hispanic Black, and 87% insured by Medicaid. Those at TIPP sites had significant reduction in the adjusted odds of reported injuries compared with non-TIPP sites throughout the follow-up (P = .005), with adjusted odds ratios (95% CI) of 0.77 (0.66-0.91), 0.60 (0.44-0.82), 0.32 (0.16-0.62), 0.26 (0.12-0.53), and 0.27 (0.14-0.52) at 4, 6, 12, 18, and 24 months, respectively. CONCLUSIONS: In this cluster-randomized trial with predominantly low-income, Hispanic, and non-Hispanic Black families, TIPP resulted in a significant reduction in parent-reported injuries. Our study provides evidence for implementing the American Academy of Pediatrics' TIPP in routine well-child care.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».