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Enregistrement W4417277253 · doi:10.1227/neu.0000000000003875

Global Epidemiology of Pediatric Traumatic Brain Injury: Systematic Review and Meta-Analysis

2025· article· en· W4417277253 sur OpenAlexaff
Ronnie E. Baticulon, Jinno Jenkin Sy, Joseline Haizel‐Cobbina, Liping Du, Luisa F Figueredo, Celine Hounjet, Ruth A. Mitchell, Nathan A. Shlobin, Michael C. Dewan

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyIncidence (geometry)Global healthMEDLINEPoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Traumatic brain injury (TBI) is a public health concern that leads to premature deaths and disability in a large number of children worldwide. The aim of this study was to estimate the global incidence of pediatric TBI and to compare the clinical presentation and outcome of pediatric TBI in different countries, regions, and income settings. METHODS: A systematic review was conducted to identify studies on pediatric patients with TBI published from 2000 onward. Studies that contained population-level data were included in meta-analyses to calculate the incidence of TBI and TBI-related mortality. Studies that reported hospital-level data were pooled to calculate mortality rates, proportion of patients with severe TBI, and proportion of TBI resulting from falls and road traffic injuries. RESULTS: The estimated global incidence of pediatric TBI was 226.4 per 100 000 children annually, using data from 25 studies in 5 regions. An estimated 1.9 per 100 000 children die from TBI each year. Based on 79 studies from 42 countries, 11.0% (median: 10.7%) of patients had severe TBI. The overall mortality rate was 1.4% (median: 3.2%). In 28 studies, the median mortality rate for severe TBI was 26.7%. Studies from low-income and middle-income countries reported higher proportions of patients with severe TBI and higher mortality rates. Road traffic injuries were the most common cause of TBI among children in Africa and in low-income countries. Falls were more common in other regions. CONCLUSION: Every year, about 5.4 million children worldwide sustain a TBI. Disparities in the estimated incidence rates of pediatric TBI among countries may represent true differences in frequency or variability in the capacity of health systems to address TBI. Population-level data remain lacking in low-income and lower-middle-income countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,029
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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