Characteristics of injuries among Syrian refugees in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Injuries sustained before and during displacement contribute significantly to the health burden of refugees, a challenge compounded by limited access to care in host settings. This study aimed to assess the prevalence, causes, outcomes and impacts of physical injuries among Syrian refugees residing in informal settlements across Lebanon. Methods A cross-sectional, cluster-sampling survey was conducted among Syrian refugees in informal settlements across three regions in Lebanon: North, Central-Beirut and South. The Surgeons Overseas Assessment of Surgical Need tool was used to collect data on demographics, injuries sustained in the prior 12 months and associated outcomes. Descriptive and inferential statistics, including χ 2 tests, were used to identify relationships between injuries and household variables. Results Among 1468 surveyed households, 3% reported a death in the past 12 months, 15% of which were injury-related. Nearly 19% of households reported at least one injury. Injuries were more common among males (78.1%) and most frequently involved the extremities. Almost 30% of injured individuals experienced reduced ability to work. Injury occurrence was significantly associated with household type, region and size (p<0.01). Falls were most frequent in the Central region (43%), while motor vehicle crashes (MVCs) dominated in the South (42%). Falls were common in children aged 1–10 years and adolescents, whereas MVCs were more prevalent in adolescents and young adults. Conclusion Syrian refugees in Lebanon face a high injury burden, affecting daily function and livelihoods. Targeted injury prevention interventions in informal settlements are needed to reduce this burden and its long-term consequences.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».