Bibliographic record
Abstract
Abstract BACKGROUND Chez les adolescents, une visite à l’urgence reliée à l’alcool est un facteur prédictif important de problèmes continus de consommation. OBJECTIVES Décrire le type de présentation, les caractéristiques cliniques et la prise en charge des jeunes intoxiqués à l’alcool admis aux urgences. DESIGN/METHODS Étude rétrospective descriptive des jeunes (12 à 24 ans) admis aux urgences du Centre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke (CHUS) en raison d’une intoxication à l’alcool entre janvier 2012 et janvier 2017. RESULTS Sur un total de 855 admissions, 56% étaient des garçons. Un hospitalisation de plus de 24 heures a été nécessaire pour 77 jeunes (9%) et 44 ont nécessité une ventilation méchanique (5%). L’âge moyen était de 19,7 ans, 167 (20%) avait entre 12 et 17 ans. Le taux d’éthanolémie moyen était de 208.8 mg/dl, 55 (6) avec des taux de plus de 300 mg/dl. Une altération de l’état de conscience a été documentée dans 68% des cas avec 23% des patients présentant une menace potentielle pour la vie. Des pics de consultation étaient présents aux semaines 35 (rentrée universitaire) et 44 (Halloween). L’utilisation d’alcool fort a été identifié dans 74% des cas. Seulement 29% avait consommé une autre substance psychotrope. La co-intoxication la plus fréquente étant le cannabis (n=119,14%). Des complications ont été identifié dans 57% des admissions dont 195 (23%) traumatismes, 85 (10%) bagarres, 22 (3%) blessures auto-infligées, 10 (1%) abus sexuelles. Seulement 52% des patients ont reçu un councelling lors de leur séjour à l’urgence. CONCLUSION Les intoxications aigues à l’alcool chez les jeunes sont fréquentes et sévères. Ce projet permettra de dégager des pistes préventives au sein de la communauté sherbrookoise.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".