OA2074. Accidents in Germany 2024 – first results of a survey by the National Public Health Institute
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In 2023, over 33,000 people died in accidents in Germany (ICD10: V01-X59), most of them in accidents at home and during leisure activities (30,000). Germany-wide monitoring and reporting is only available for individual areas, with a particular lack of data on accidents at home and during leisure activities. In 2024, after a 14-year interval, a nationwide survey was conducted to close this gap. Methods In the accident module of the Robert Koch Institute’s ‘Health in Germany 2024’ study, 27,020 people aged 18 and over were asked about accident-related injuries in the previous 12 months. The data set was weighted according to age, gender, education and regional characteristics and analysed descriptively. Results 9.0% of women and 10.3% of men in Germany report at least one accident-related injury within 12 months that required medical treatment. Over a third of accidents happened at home, a quarter during leisure time. Women report fewer accidents at work than men, but more accidents at home. The most significant age differences are found in leisure-time accidents, with a significantly higher proportion of accidents happening during leisure time among younger people than among older people. The pattern is reversed for accidents at home. There are educational differences in the locations of accidents: accidents at work were reported more frequently by men with a low level of education, while leisure accidents were reported more frequently by men with a high level of education. One-fifth of accident victims were treated in hospital. (Data as of 31 March 2025). Conclusions The initial analysis provides important key data for informing health policymakers and prevention experts in Germany. The accident module contains numerous additional questions about the circumstances of the accident, the resulting injuries and the care provided. In future, this will enable concrete recommendations for prevention to be made, because an accident is no coincidence. Key messages • 9.0% of women and 10.3% of men in Germany received medical treatment for an accident within a year. • After 14 years, this survey provides urgently needed detailed information on accidents for health policymakers and prevention experts in Germany. Topic Accident, prevalence, adults.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».