THE DISTRIBUTION AND CHARACTERISTICS OF LIGHTNING INJURIES AMONG RESIDENTS IN A RURAL AREA IN SRI LANKA.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lightning occurs most commonly in the tropical countries, yet due to under-reporting of data, both developed and developing countries didn?t aware the actual problem. Thus, proper reporting and management of the victims related to lighting are crucial. Aim and Objective: To describe the distribution and characteristics of the lightning-related lifetime injuries among residents in a rural area in Sri Lanka Methods: Weconducteda cross-sectional survey among 510 residents in the Medical Officer of Health area, Kiriella. Among them, we selected residents who reported the lightning-related lifetime injuries and interviewed them using an interviewer-administered questionnaire. Results: The lightning-related lifetime injuries were 18 (3.6%). Among the victims, 12 (66.7%) were males, and 6 (33.3%) were females. Most (n=13, 72.2%) were 18 to 45 years of age, when injured to lightning. Eight (44.4%) lightning strikes happened during the period from 2004 to 2013, and most of the lightning-related injuries were reported from noon to evening (n=10, 55.6%). The most (n=9, 50.0%) affected body part was the head. Males were 1.34 times increased risk for lightning compared to females (Relative risk 1.34, 95% confidence interval 0.51-3.50). Further, residents of age 18 to 45 years were highly vulnerable to lightning (Relative risk 3.07, 95% confidence interval 1.11-8.49). Conclusions:Lightning-related injuries are more common among younger males in the selected rural area in Sri Lanka. Therefore it is recommended to conduct awareness programmes on preventive measures among at-risk population and to introduce protective measures at residences to mitigate the loss and damage.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».