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Record W7000352489

Évolution des hospitalisations attribuables aux traumatismes craniocérébraux d’origine non intentionnelle au Québec

2018· other· fr· W7000352489 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPoison controlResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte :\nLes traumatismes craniocérébraux (TCC) d’origine non intentionnelle constituent un problème de santé important qui entraîne de nombreuses incapacités pouvant persister sur une longue période.\nObjectifs :\nL’objectif de ce travail est d’estimer l’ampleur des hospitalisations attribuables à un TCC d’origine non intentionnelle au Québec. Il vise à évaluer l’importance relative des différentes causes de TCC, à en identifier les groupes à risque et à en apprécier l’évolution temporelle du problème sous l’angle de l’âge, du sexe et du niveau de létalité des TCC.\nMéthode :\nType d’étude :\nÉtude descriptive de tendance couvrant une période de 19 ans, soit de 1991 à 2009.\nPopulation :\nEnsemble de la population du Québec.\nDonnées :\nDonnées administratives collectées de façon routinière par le système d’information sur la clientèle des hôpitaux du Québec (Med-Écho) du ministère de la Santé et des\nServices sociaux.\nVariables :\nLes TCC ont été identifiés à l’aide des codes de lésions traumatiques de la Classification internationale des maladies (CIM) associées aux fractures du crâne (800.0–801.9 et 803.0–804.9 pour la neuvième révision (CIM-9); S02.0–S02.1, S02.7, S02.89 et S02.9 pour dixième révision version canadienne (CIM-10-CA)) et aux lésions intracrâniennes (850.0–854.1 pour la CIM-9; S06.0–S06.9 et T06.0 pour la CIM-10-CA). Afin de distinguer les admissions à l'hôpital attribuables à des facteurs sans lien direct avec la sévérité des blessures subies, une mesure de gravité traduisant la probabilité de survie a été élaborée et intégrée à nos données.\nAnalyses :\nDes nombres et des taux annuels d’hospitalisations attribuables à un TCC ont été calculés. Certains des taux présentés ont été standardisés selon la méthode directe afin de limiter l’effet de confusion entraîné par les différences liées à la structure d’âge de la population au cours de la période étudiée. Les tendances du taux d’hospitalisations attribuables aux TCC ont été analysées sous l’angle de l’âge, du sexe et du niveau de létalité à l’aide de la régression Joinpoint, et ce, afin d’évaluer si des changements significatifs se sont produits au cours de la période à l’étude.\nRésultats :\nAu Québec, 3 607 hospitalisations attribuables à un TCC d’origine non intentionnelle ont été répertoriées pour l’année 2009. Ce nombre correspond à un taux ajusté de 43 hospitalisations par 100 000 personnes. Dans l’ensemble, les nombres et les taux de TCC sont plus élevés chez les hommes que chez les femmes. Le taux d’hospitalisations attribuables à un TCC d’origine non intentionnelle est relativement élevé chez les enfants âgés de 4 ans et moins. Toutefois, ce taux atteint son plus haut niveau chez les personnes âgées de 85 ans et plus. D’ailleurs, le taux d’hospitalisations attribuables à un TCC d’origine non intentionnelle augmente considérablement à partir de 45 ans. Entre 2007 et 2009, les chutes ont constitué la principale cause d’hospitalisations attribuables à un TCC (55 %). Les traumatismes associés aux transports sont également importants, notamment en ce qui concerne les occupants de véhicule à moteur (16 %). Les cas impliquant des cyclistes (6 %) et ceux d’origine récréative et sportive (7 %) composaient également une part notable des hospitalisations attribuables à un TCC. Globalement, le taux d’hospitalisations attribuables à un TCC diminue depuis 2005. L’ampleur de cette baisse varie toutefois en fonction du niveau de létalité des TCC. Alors que le taux ajusté d’hospitalisations attribuables aux TCC affichant un faible niveau de létalité a fortement diminué, le taux ajusté d’hospitalisations attribuables aux TCC ayant un niveau de létalité élevé est demeuré stable. 2 INSTITUT NATIONAL DE SANTÉ PUBLIQUE DU QUÉBEC La baisse du taux d’hospitalisations attribuables à un TCC s’observe de manière évidente chez les 14 ans et moins. En revanche, le taux d’hospitalisations attribuables à un TCC chez les personnes âgées de 45 ans et plus s’est accru, plus particulièrement chez les 65 à 74 ans et les 75 ans et plus. Pour tous les groupes d’âge, une baisse du taux d’hospitalisations attribuables aux TCC affichant un faible niveau de létalité a été observée. Toutefois, le taux d’hospitalisations attribuables aux TCC ayant un niveau de létalité élevé s’est réduit uniquement chez les enfants, alors qu’à l’opposé, il a augmenté chez les adultes âgés de 45 et plus, et ce, d’une manière particulièrement marquée chez ceux âgés de 75 ans et plus.\nConclusion et implication :\nLes estimations réalisées dans le présent travail suggèrent que le taux d’hospitalisations attribuables à un TCC diminue depuis le milieu des années 2000. Il apparaît probable que cette tendance à la baisse ne traduise pas une diminution de la morbidité, mais reflète plutôt une modification de la pratique liée à la prise en charge des TCC ayant un faible niveau de létalité. En effet, ceux-ci ont fortement diminué, et ce, pour tous les groupes d’âge. En contrepartie, le taux ajusté d’hospitalisations attribuables aux TCC affichant un niveau de létalité élevée demeure stable, après avoir montré une augmentation moyenne de 4 % par année entre 1995 et 2005.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
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 score0.025
Threshold uncertainty score0.183

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.208
Teacher spread0.192 · 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".

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Citations0
Published2018
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