OA20102. The impact of COVID-19 stay-at-home policies on unintentional injuries among children and youth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methods Hospitalizations and Emergency Department visits for injuries to children and youth were extracted from the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS in Ontario) and the Discharge Abstract Database (DAD) in both provinces January 1, 2015 to March 31, 2022. Negative binomial time series was used to model the pre-COVID period and to forecast into the COVID period to calculate the expected number of injury hospitalizations. Observed counts were compared with the expected counts to determine whether the lockdown policies affected the trends of unintentional injuries and where they occurred. Results 15,578 unintentional injury hospitalizations were captured in BC during the study period, while in Ontario there were 37,648. There was a slight reduction in observed unintentional injury hospitalizations in the initial lockdown phase, before returning to pre-pandemic levels. Emergency Department visits went up for some injuries (e.g., bicycle-related), but down for others (e.g., motor vehicle and pedestrian in Ontario). Hospitalization for injuries occurring at home reduced slightly in British Columbia during the initial lockdown phase, then increased to above the expected counts throughout 2021. In Ontario, poisonings at home increased during the lockdown phase. Conclusions Pandemic lockdown measures had an effect on ED visits, most notably in bicycle-related and motor vehicle-related visits. However, there was little effect on the number of unintentional injury hospitalizations, other than the initial stages. Both ED visits and hospitalizations showed changes in where these injuries occurred, with many more injuries occurring at home, with effects lasting through 2021, after pandemic measures had eased. Topic COVID-19 pandemic, Injury trends, Unintentional injuries.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».