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Record W3083907513 · doi:10.24095/hpcdp.40.11/12.02f

Les blessures au temps de la COVID-19

2020· article· fr· W3083907513 on OpenAlexaffvenueabout
Glenn Keays, Debbie Freeman, Isabelle Gagnon

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicTrauma and Emergency Care Studies
Canadian institutionsMcGill UniversityMcGill University Health CentreHôpital de l'Enfant-JésusMontreal Children's Hospital
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GynecologyArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Des recherches ont mis en évidence une diminution du nombre de visites à l’urgence par des enfants pendant la pandémie de SRAS en 2003. Nous avons fait enquête afin de déterminer s’il en avait été de même pour les visites à l’urgence en raison de blessures pendant la pandémie de COVID-19. Méthodes Nous avons examiné les données du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (SCHIRPT) afin d’obtenir de l’information sur les visites liées à des blessures au service des urgences de l’Hôpital de Montréal pour enfants, un centre de traumatologie pédiatrique désigné par la province, au cours des 28 dernières années. Nous avons comparé les données correspondant à une période de deux mois pendant le confinement en raison de la COVID-19 (du 16 mars au 15 mai) avec celles de la même période pour les années précédentes (de 1993 à 2019), afin de déterminer si la diminution du nombre de visites à l’urgence en 2020 était sans précédent (c.-à-d. qu’aucune diminution semblable ne s’était jamais produite). Différents facteurs ont été inclus dans cette comparaison, soit les groupes d’âge, la nature des blessures, les mécanismes de blessure et la gravité. Résultats La diminution observée en 2020 était sans précédent pour tous les groupes d’âge examinés selon les données compilées entre 1993 et 2019. Comparativement à la moyenne obtenue pour la période entre 2015 et 2019, la diminution la plus faible s’est produite chez les enfants de 2 à 5 ans (baisse de 35 %) alors que la plus forte a eu lieu chez les enfants âgés de 12 à 17 ans (83 %). Les blessures liées aux collisions de véhicules automobiles et aux sports ont pratiquement disparu pendant le confinement lié à la COVID-19. Fait étonnant, pendant le confinement, plus d’enfants entre 6 et 17 ans se sont présentés à l’urgence avec des blessures moins urgentes que les années précédentes. Conclusion Comme dans le cas du SRAS en 2003, la COVID-19 a eu un effet dissuasif sur les visites aux urgences pédiatriques. Le confinement, en particulier, a eu une incidence profonde sur les visites associées aux blessures. La période de déconfinement fera l’objet d’une surveillance afin de déterminer les répercussions, tant à court qu’à long terme.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.503
Threshold uncertainty score0.988

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.315 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2020
Admission routes3
Has abstractyes

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