Effects of Injury Registry Data on Policy Making, Hospitalizations, and Mortality: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Initiated in 2021, a Brazilian project aims to establish a national injury registry, compiling comprehensive data on events and individuals across the country, irrespective of injury severity. The registry integrates information from prehospital and hospital care, diverse health systems lacking interoperability, and sectors such as firefighters and the police. Its primary goal is to enhance health surveillance by providing timely, high-quality information, guiding prevention strategies, and informing policy making. The project still aims to reduce long-term morbidity and mortality associated with injuries. OBJECTIVE: A knowledge gap remains regarding the effects of injury registries in relation to policies and injury outcomes. This protocol outlines a systematic review and meta-analysis to answer "What is the effect of implementation and use of injury registry data on policy making, hospitalization, and mortality?" METHODS: The systematic review follows PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, focusing on studies reporting results related to the implementation and use of injury registries, including trauma registries. Outcomes of interest include policy making, hospitalization rates or duration, and mortality. Registries within well-defined administrative boundaries will be included. Data will be collected from PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, Lilacs, and references. Records will be independently screened by 2 reviewers, with any disagreements resolved through arbitration by a third reviewer. Homogeneous studies, with 3 or more evaluating the same outcome, may undergo meta-analysis. Subgroup analyses by registry type, injury groups, and other selected variables of interest will be conducted. Sensitivity analysis, risk of bias assessment, publication bias evaluation, and quality appraisal will also be performed. RESULTS: This systematic review will run from November 2023 to June 2024. No identical review was found. Search strategies were finalized, the bibliographic search started, duplicates were eliminated, and title and abstract screening began. Of 35 studies retrieved, 85 were excluded due to duplication, leaving 50 for selection. CONCLUSIONS: This study is timely, aligning with ongoing national efforts to implement an injury registry. By synthesizing available evidence, we will identify the potential of injury registries to guide the decisions of Brazilian policy makers. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42023481528; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=481528. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/55029.
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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 | 0,089 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,007 |
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 ».