Bibliographic record
Abstract
Introduction. Les blessures sont l’une des principales causes de morbidité et de mortalité dans le monde et représentent 5,8 millions de décès, soit 32% de plus que la tuberculose, le paludisme et le VIH combinés. Au Pakistan, le fardeau des blessures est important et constitue la onzième cause de décès prématuré, la cinquième cause d’années de vie en bonne santé perdues et de la deuxième cause d’invalidité. Les registres de traumatologie se sont avérés supérieurs aux autres formes de surveillance des blessures telles que la surveillance de la population ou les données administratives. La plupart des documents publiés sur l'état des soins en traumatologie au Pakistan sont basés sur des données de surveillance basées sur la population. Un registre pilote des traumatismes a été mis en place à Khyber Pakhtunkhwa, au Pakistan, afin de décrire avec précision l'épidémiologie des blessures dans la région.Méthodes. Le registre des traumatismes a été mis à l'essai à l'hôpital Lady Reading (LRH) de Peshawar, au Pakistan. Le LRH est le principal centre de référence tertiaire pour toute la province de Khyber Pakhtunkhwa ainsi que pour les régions limitrophes de l’Afghanistan. Le registre des traumatismes utilisé était un registre à vingt-cinq points de données mis au point par le Centre for Global Surgery du Centre universitaire de santé McGill. La mise en œuvre de projet pilote a été réalisée pendant cinq jours consécutifs.Résultats. Au total, 267 patients ont été inclus dans le registre pilote au cours de l’étude pilote de 5 jours. 32,21% des patients sont arrivés en ambulance, 31,46% en voiture privée, 29,21% en transport en commun et 6,37% à pied. Les collisions impliquant un véhicule à moteur représentaient 45,69% des patients blessés, tandis que les chutes et les coups de feu ont causé 23,97% et 5,62% des blessures, respectivement. Parmi les collisions de véhicules à moteur, 45,1% des patients étaient des piétons heurtés par un véhicule en mouvement. De plus, aucun patient impliqué dans un accident de voiture ne portait une ceinture de sécurité au moment de la blessure et seuls 4 patients impliqués dans un accident de moto portaient un casque. 50,56% des patients ont été traités et renvoyés chez eux, 45,32% ont dû être admis pour un traitement ultérieur y compris des interventions chirurgicales possibles, 2,25% ont été conduits directement au bloc opératoire et 1,87% des patients sont décédés dans la zone de traumatologie.Conclusion. Avec juste un instantané de cinq jours, le registre pilote a permis de définir efficacement l’épidémiologie des blessures dans la région. Les domaines dans lesquels une politique de santé publique est nécessaire pour réduire le nombre ahurissant de patients blessés incluent l'application de la loi sur les casques et les ceintures de sécurité, la sécurité des piétons et les systèmes de traumatologie pré-hospitaliers. Ce registre pilote fournit des preuves convaincantes de la mise en place d’un registre durable des traumatismes dans la région
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 | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".