ANALYSIS OF PATTERN AND SEVERITY OF INJURIES IN MEDICO LEGAL CASES PRESENTING TO EMERGENCY DEPARTMENT OF A TERTIARY CARE HOSPITAL: A RETROSPECTIVE STUDY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Medico-legal cases presented to the Emergency Department often involve a diverse range of injuries and understanding the patterns and severity of these injuries is crucial for medical practitioners and the legal authorities. This retrospective study aims to analyse and interpret the nature, distribution, and severity of injuries sustained by individuals in medico-legal cases presenting to the emergency department. A total of 692 medico-legal cases recorded in the medico-legal register of our hospital were included in this study during study period. Data related to patient demographics, injury characteristics, and clinical outcomes were collected and analysed; observed, discussed and compared with other studies. The demographic analysis reveals a predominant occurrence of cases in the age group of 20-40 years (68.49%), with a notable male predominance (79.77%). Seasonal variations indicate a peak in cases during October (16.47%) and reduced incidences during April (1.01%). Road traffic accidents (31.21%) and physical assault (24.85%) emerged as the leading causes, while sexual assault cases were notably absent. Abrasions (43.54%) constitute the most common mechanical injury,
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle