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Record W4229442042 · doi:10.24095/hpcdp.42.5.03f

Blessures autodéclarées chez les adolescents canadiens : taux et principaux corrélats

2022· article· fr· W4229442042 on OpenAlexaffvenueabout
Kathleen MacNabb, Nathan K. Smith, Alysia Robinson, Gabriela Ilie, Mark Asbridge

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicInjury Epidemiology and Prevention
Canadian institutionsDalhousie University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGynecologyMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Les blessures subies par les adolescents au Canada constituent un problème de santé publique coûteux. Les recherches, limitées, qui ont été faites dans ce domaine reposent en grande partie sur des données administratives, qui sous-estiment la prévalence des blessures en omettant celles qui ne sont pas traitées par le système de santé. Les données autodéclarées fournissent des estimations à l’échelle de la population et comprennent des informations contextuelles utilisables pour déterminer les corrélats des blessures et les cibles possibles d’interventions en santé publique visant à réduire le fardeau des blessures. Méthodologie À l’aide des données de la vague de 2017 de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, nous avons calculé la prévalence des blessures autodéclarées, globalement et en fonction de leur caractère intentionnel ou non. Nous avons comparé la prévalence des blessures en fonction de l’âge, du sexe, de l’activité professionnelle, de la présence d’un trouble de l’humeur, de la présence d’un trouble d’anxiété, du tabagisme et de la consommation excessive d’alcool. Nous avons effectué les analyses à l’aide d’une régression logistique en vue d’établir les principaux corrélats pour lesquels les estimations de la prévalence sont significativement différentes. Résultats La prévalence globale des blessures subies au cours des 12 derniers mois précédant l’enquête chez les adolescents vivant au Canada était de 31,4 % (IC à 95 % : 29,4 % à 33,5 %). La plupart des blessures n’étaient pas intentionnelles. Quelques points de pourcentage seulement séparaient les estimations correspondant aux différentes provinces, à l’exception de la Saskatchewan, où la prévalence était nettement plus élevée pour l’ensemble des blessures et pour les blessures non intentionnelles. Le tabagisme et la consommation excessive d’alcool ont été significativement associés à une plus grande prévalence des blessures dans la plupart des provinces. Les autres corrélats présentaient des associations non significatives ou inconsistantes avec la prévalence des blessures. Conclusion D’après les données, les interventions de prévention des blessures visant à réduire la consommation d’alcool, en particulier la consommation excessive d’alcool, seraient efficaces pour réduire les blessures chez les adolescents au Canada. D’autres recherches seront nécessaires pour déterminer comment le contexte provincial (comme le soutien en santé mentale pour les adolescents ou les programmes et politiques visant à réduire la consommation de substances) a un effet sur les taux de blessures.

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)0.020
metaresearch head score (Gemma)0.080
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 score0.869
Threshold uncertainty score0.260

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0200.080
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0040.007
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.019
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.303 · 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

Citations0
Published2022
Admission routes3
Has abstractyes

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