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Enregistrement W4402060385 · doi:10.1136/injuryprev-2024-safety.46

123 Single-center report of hospitalized children with unintentional injuries in the first quarter before and after the epidemic

2024· article· en· W4402060385 sur OpenAlexaboutno aff
Chen Xu, Jicui Zheng

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Center (category theory)MedicineMedical emergencyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> The COVID-19 epidemic prevention and control policies implemented in China are globally recognized for their unparalleled stringency and enduring nature. <h3>Objective</h3> This study compared the characteristics of pediatric patients hospitalized for unintentional injuries before and after the epidemic, and assessed the impact of the epidemic on the incidence of unintentional injuries in children. <h3>Methods</h3> A comparative cross-sectional study was conducted on the medical data of 1267 children with accidental injuries who were hospitalized in the Children’s Hospital of Fudan University from January to March, between 2017 and 2021. An interrupted time series analysis was conducted to estimate the impact of the COVID-19 pandemic on hospitalizations for unintentional injuries among children in a single center. The study divided children into two groups based on the timing of the outbreak: a pre-pandemic group (2017–2019) and a post-pandemic group (2020–2021). A comparison was made between these two groups regarding demographic characteristics, trauma mechanisms, duration of visits, hospitalization rates, and prognosis. <h3>Results</h3> An interrupted time series model has projected a significant reduction in cases attributable to the COVID-19 pandemic, indicating a shortfall of 26%.Furthermore, there were significant increases in the time intervals from injury to surgery (P&lt;0.001). However, no statistical differences were found in terms of hospitalization duration and prognosis between the two periods. Statistically significant differences were observed between the two groups of children regarding injury location, mechanism, and structure (P&lt;0.001, P=0.003, P&lt;0.001). Following the onset of the epidemic, families (38.28%) became the primary setting for accidental injuries among children instead of public places before the outbreak (40.24%). Low-energy falls remained the main cause of injuries (42.29%), while hospitalizations due to foreign objects, animal bites, firearm injuries, drowning, suffocation, and poisoning did not occur during this period. However, there was an increased proportion of polytrauma cases compared to pre-epidemic levels (3.14% vs 0.43%, P&lt;0.001). <h3>Conclusion</h3> In the context of COVID-19 infection, there has been a significant increase in accidental injuries among children’s families, with falls remaining the main cause. Despite this prolonged pre-hospital preparation period, patients‘ prognosis remains comparable, reflecting the hospital’s level of medical expertise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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