Epidemiology of Spinal Cord Injury in British Columbia, Canada: 20 Years of Population-Based Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic spinal cord injury (TSCI) is a debilitating condition that can have significant effects on physical function and overall quality of life. Mechanisms of injury can vary from major trauma to low-energy falls. There has been a recent increase in the number of elderly patients with TSCI. A retrospective analysis of population-based hospital records linked with health care administrative datasets was conducted to measure age-standardized rates of TSCI over time. The study was conducted to describe the epidemiology and demographic characteristics of patients who experienced TSCI between 2001 and 2021 in the province of British Columbia, Canada. Demographic, clinical characteristics, and rates of TSCI were evaluated over time. Linear regression was used to assess changes over time. The study identified 3622 patients with TSCI. The average age at the time of injury was 51.1 (standard deviation [SD] 21.19) and 75.0% were males. The average annual age-standardized rate in this population was 35.4 per million. The overall rate remained stable throughout the study period. The mean age at injury increased from 41.9 to 57.5 over the study period of 2001–2021 (p < 0.001). The most frequent causes of injury were low-energy falls (49.9%) and motor vehicle injuries (36.6%). The proportion of injuries related to falls increased over the study period (p < 0.001). Motor and sensory complete TSCI were seen in higher rates among younger patients, and cervical spine injuries were most common among all age-groups. The rate of TCSI was consistent during the study period, though the demographic of patients and their injury mechanism changed considerably; elderly low-energy falls were an increasing proportion of cases. Continued vigilance in elderly fall prevention is needed to reduce the incidence of TCSI among the elderly.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».