Risk factors for severe and fatal childhood unintentional injury: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unintentional injuries are a leading cause of death among children aged 1-19 years worldwide. Systematic reviews assessing various risk factors for different childhood injuries have been published previously. However, most of the related literature does not distinguish minor from severe or fatal injuries. This study aims to describe and summarize the current knowledge on the determinants of severe and fatal childhood unintentional injuries and to discuss the differences between risk factors for all injuries (including minor injuries) and severe and fatal injuries. The study also aims to quantify the reduction in childhood injuries associated with a reduction in exposure to some of the identified risk factors in the Canadian population. METHODS: A systematic review and meta-analysis will be conducted by searching MEDLINE, Embase, CINAHL, and Web of Science. Observational and experimental cohort studies assessing children and adolescents aged ≤ 19 years old and determinants of severe and fatal unintentional injury, such as personal behaviors, family and environmental characteristics, and socioeconomic and geographic context, will be eligible. The main outcome will be a composite of any severe or fatal unintentional injuries (including burns, drowning, transport-related injuries, and falls). Any severity measurement scale will be accepted as long as severe cases require at least one hospital admission. Two authors will independently screen for inclusion, extract data, and assess the quality of the data using the Cochrane ROBINS-E tool. Meta-analysis will be performed using random effects models. Subgroup analyses will examine age subgroups and high- vs low-income countries. Sensitivity analysis will be conducted after restricting analyses to studies with a low risk of bias. Attributable fractions will be computed to assess the burden of identified risk factors in the Canadian population. DISCUSSION: Given the numerous determinants of childhood injuries and the challenges that may be involved in identifying which individuals should be prioritized for injury prevention efforts, this evidence may help to inform the identification of high-risk children and prevention interventions, considering the disproportionate consequences of severe and fatal injuries. This evidence may also help pediatric healthcare providers prioritize counseling messaging. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42023493322.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».