Impact of the COVID-19 pandemic on gunshot injuries at a level-1 trauma centre: a retrospective study on a 5-year period
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Gunshot injuries are a major cause of morbidity and mortality, and evidence shows that violent crimes increased during the COVID-19 pandemic. The aim of this study was to investigate the impact of the pandemic on the prevalence of gunshot injuries and to analyze the demographic characteristics of patients with gunshot injury at a level-1 trauma centre. <h3>Methods:</h3> We conducted a retrospective analysis from April 2018 to February 2023. We collected demographic information, injury type, weapon involved, and mechanism of injury. We examined the annual incidence of gunshot injuries to assess the potential influence of COVID-19-related public health measures on rates of violent injury. <h3>Results:</h3> We identified 158 patients with gunshot injury. The mean age of patients was 35 (range 18 to 78) years, and 9% were women. Seventy percent were homicide attempts, 8% were suicide attempts, and 20% were unspecified. Weapons used included low-velocity handguns (78%) and hunting rifles (7%), and the remainder were unspecified. There were no injuries from military or other high-velocity firearms. Emergency department patients with hemodynamic shock (18%) were 7.5 times more likely to die before discharge than stable patients (29% v. 4%). Gunshot injuries significantly increased by 52% during the COVID-19 period compared with the baseline period (<i>p</i> = 0.03). After the COVID-19 period, injuries significantly decreased (<i>p</i> = 0.048), returning to levels statistically indistinguishable from the baseline period (<i>p</i> = 0.7). Seasonal variation analysis confirmed significant peaks during the summer and early autumn months. <h3>Conclusion:</h3> This study highlights the impact of the COVID-19 pandemic on gun violence, with a significant increase in the number of firearm injury victims during this period. Our findings show a return to prepandemic baseline levels in 2022.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».