Characteristics of severe injuries among children and adolescents in a sub-national trauma registry in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Children and adolescents constitute nearly 30% of the global population, and injuries within this age group represent a significant public health concern worldwide. Methods: A cross-sectional study was conducted across five hospitals within the MNG-HA. The Trauma Registry database extracted all pediatric patients with injuries from 2015 to 2022 who were admitted for at least 1 day to MNG-HA hospitals. The outcome was severe injuries, defined as an Injury Severity Score (ISS) ≥16, and the characteristics of the patients included various demographic, health, and injury-related factors. Bivariate and multivariate logistic regression analyses were reported separately for each age group (0-6, 7-12, and 13-19 years). Results: Out of 3,382 patients, 16.8% experienced severe injuries, with a higher prevalence among males. Significant associations with severe injuries included drowning, poisoning, and assault in the 0-6 age group; abdominal/spine injuries and motor vehicle crashes, in the 7-12 age group; and poisoning and intentional self-harm in adolescents. Conclusion: This study identifies critical factors associated with severe injuries across age groups, informing targeted interventions to reduce injury risk in Saudi Arabia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».