Evidence of Interventions for the Prevention of Unintentional Injuries: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unintentional injuries are the leading cause of death and disability among young children. Preventive strategies for unintentional injuries are mainly based on surveillance data and identifying risk factors. Objective: This study aimed to review and synthesize published literature that determined the effectiveness of interventions for preventing unintentional injuries among children. Methods: The methodological framework was supported by The Joanna Briggs Institute Reviewer's Manual - Methodology for JBI Scoping Reviews as well as the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines. The inclusion criteria to include the studies in the review were unintentional injuries in children, interventions to prevent injuries, a brief description of the intervention and the outcome of the intervention, and articles published in a peer-reviewed journal and written in the English language. Results: In total, 21 articles were included in the review following the systematic search of key databases such as Web of Science, PubMed/MEDLINE, Scopus, ScienceDirect, and gray literature for studies published between July 2013 and May 2023. Of the 21 articles, 16 were randomized controlled trials, 4 were nonrandomized controlled trials, and 1 was a mixed method study. The findings of the review showed that interventions, either as a single measure (video-based teaching, testimonial story-based teaching, health education, storybook reading) or in combination (knowledge quiz and simulation test, module-based teaching along with personal counseling, and teaching with the help of video and poster), have shown a considerable decline in the number and severity of injuries. The studies included various target populations, including children and adolescents between 0 and 19 years old. Conclusions: The review results indicate the need to plan, implement, and reinforce preventive measures and techniques to reduce unintentional injuries among children. They can also serve as a useful indicator for policymakers.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».