Incidence and severity of paediatric sledding injuries during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, we observed an increase in sledding injuries resulting in paediatric emergency department (PED) visits. We sought to describe the potential impact of the pandemic on the incidence and severity of sledding injuries in children. Methods: We conducted a descriptive, retrospective cohort study of children with sledding injuries presenting to the PED in a tertiary care centre. We compared injuries occurring before and after the start of the pandemic, using March 11, 2020 as a cut-off. Children aged 0 to 17 years presenting with sledding injuries were eligible for inclusion. We compared monthly visit counts of sledding injuries, demographics, site and type of injury, disposition, surgical intervention, return visits, and length of inpatient admissions. Results: In total, 243 visits for sledding injuries were analysed. There were 13 presentations in 2018, 31 in 2019, 30 in 2020, 105 in 2021, and 64 in 2022. The mean age was 8.6 years (standard deviation 3.7), with 53.5% of injuries occurring in males. Head injuries and sprains/strains were the most common site and type of injury, respectively (n = 103, 41.4%). There was a significant increase in the number of sledding injuries between pre-COVID-19 and COVID-19 years (P = 0.048). There were no significant differences in demographic and injury characteristics. Conclusions: We identified a significant increase in PED visits for sledding injuries during the pandemic. Examining epidemiological trends of sledding injuries can facilitate advocacy for improved communication of injury prevention recommendations in the event of future infectious disease outbreaks.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».