Make a mark down table of all the different statistical methods used in the paper provided below:

2. Methods
2.1. Data source and population
This study was an 8-year retrospective pediatric trauma registry review of all admissions (drowning and other injuries) conducted at the
St. Joseph's Children's Hospital– Steinbrenner Emergency/Trauma Center in Tampa, FL, a Level II Trauma Center and a state-approved Pediatric
Trauma Referral Center that has an annual ED census of nearly 45,000
patients. St. Joseph's Children's Hospital receives approximately 8231
patients each year by a specialized transport team, trained in neonatal
and pediatric medicine, that travels 24/7 by dedicated ambulance, medical helicopter or fixed wing jet, to pick up newborns, infants and children under the age of 18 from sites of injury occurrence as well as
from other hospitals in West-Central Florida. The study period included
January 1, 2010, through December 31, 2017. This study was approved
by Institutional Review Boards at BayCare Health System and University
of South Florida. The pediatric trauma registrars abstracted patient data
from the ED 24-hour report. This included identifying all admissions
that were declared a trauma alert, anyone that went from the ED to
the OR for a traumatic injury, and anyone admitted to the hospital
with a traumatic injury. This record system also identified patients
who were transferred in or out of the St. Joseph's facility for traumatic
injuries. We included all patients aged 0 to 21 years, as this is the age
range that is served by St. Joseph's Children's Hospital. We searched
the pediatric trauma registry database for potential subjects whose primary cause of admission listed on the electronic medical record was
drowning, or separately, all other causes.
In addition, for this analysis, aggregate level supplemental data for
socioeconomic indicators were derived from the American Community
Survey (ACS, 2012–2016 ACS 5 year data profile) which were available
at the zip code level for patient residence and merged into the primary
trauma registry database [7]. To facilitate identification of environmental factors (e.g. temperature changes) potentially associated with
drowning admissions, daily climate data (2010–2017) for the Tampa
Bay region were obtained from the Global Histological Climatology Network (GHCN) database maintained by National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). These data were merged into the
registry database by date of patient admission [8].
The pediatric trauma registry database was reviewed abstracted by
trauma registry personnel and verified by the registry personnel and
the lead investigator. The following elements were exported from the
database onto a structured data collection forum: socio-demographic
variables, information on type and circumstances of patient transport,
details on nature and severity of injury, presence or absence of interventions prior to transport to the hospital, procedures performed while in
the hospital, complications, and discharge status. The registry was also
reviewed by two other investigators to ensure consistency and completeness in data abstraction.
Once exported, we sought to identify factors independently associated with: (i) drowning admission versus admissions for other types
of injuries, and among drowning admissions only, (ii) fatal versus
non-fatal or severe versus non-severe outcomes. Detailed text descriptions of all drowning admissions were manually reviewed and
interpreted from the trauma registry electronic medical record system
by two independent reviewers to identify presence of adult supervision,
submersion time (drowning downtime) and immediate intervention
following drowning. Injury Severity Score was calculated for patients
using their Abbreviated Injury Scales (AIS) values at the time of admission [9,10].
An admission was determined to be due to drowning if drowning
was the primary cause of admission listed on the electronic medical record. Fatal outcome was defined as death following the trauma admission. A severe outcome was defined as a composite endpoint of death,
Intensive Care Unit (ICU) stay of 2 or more days, or ventilator assistance.
2.2. Statistical methods
Descriptive statistics for demographics, socioeconomic variables, indicators of clinical severity, and patient outcomes are presented as
mean (SD) for continuous variables and counts (percentages) for categorical variables. To initially evaluate factors associated with admission
for drowning versus all other causes, continuous variables were compared between the two groups by use of Student's t-tests or Wilcoxon
tests (depending on distributional properties); categorical variables
were compared by use of chi-squared tests or Fisher's exact test, as applicable. Forward stepwise logistic regression modeling was used to
identify factors (demographic, socioeconomic, clinical severity and patient outcomes) independently associated with admission for drowning
versus all other causes of trauma admission. Results are presented as adjusted odds ratios (AOR) and corresponding 95% confidence intervals
(95% CI). A separate analysis conducted by use of Poisson regression
was restricted to only days in which there was at least one hospital admission, with calendar and meteorological factors examined in relation
to the number of admissions on a given day for drowning versus the
number of admissions for all causes. Results of this model are presented
as adjusted prevalence ratios (APR) and corresponding 95% confidence
intervals. The univariate and logistic regression methods described
above were also used for the analysis of fatal versus non-fatal or severe
versus non-severe outcomes. Key to all analyses was the aim of identifying potentially modifiable factors for future prevention of morbid
and fatal outcomes. Statistical significance was defined as a p-value of
b.05. All analyses were conducted using the SAS System (Version 9.4,
SAS Institute Inc., Cary, NC).
아래에 제공된 논문에서 사용된 다양한 통계 방법을 모두 표시한 표를 작성합니다:2. 방법2.1. 데이터 출처 및 모집단이 연구는 다음에서 수행된 모든 입원(익사 및 기타 부상)에 대한 8년간의 후향적 소아 외상 레지스트리 검토였습니다.플로리다주 탬파에 위치한 세인트 조셉 어린이 병원-스타인브레너 응급/외상 센터(레벨 II 외상 센터이자 주에서 승인한 소아 외상 의뢰 센터)외상 의뢰 센터로, 연간 약 45,000명의 응급실 환자를환자. 세인트 조셉 어린이 병원은 전문 이송팀을 통해 매년 약 8231명의신생아 및 소아과 전문 교육을 받은 전문 이송팀이 매년 약 8231명의 환자를전용 구급차, 의료용 헬리콥터 또는 고정익 제트기로 연중무휴로 이동하여 부상 발생 현장에서 신생아, 영유아 및 18세 미만의 어린이를 픽업하는 소아과 및 소아과 의료팀플로리다 중서부 지역의 다른 병원으로부터. 연구 기간은 다음과 같습니다.2010년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지. 이 연구는기관 심의 위원회에 의해 승인되었습니다.의 기관 심의위원회의 승인을 받았습니다. 소아 외상 등록기관은 응급실 24시간 보고서에서 환자 데이터를 추출했습니다.환자 데이터를 추출했습니다. 여기에는 외상 환자로 분류된 모든 입원을외상 경보로 선언된 모든 입원 환자, 응급실에서 외상성 부상으로외상성 부상으로 수술실로 간 모든 사람, 외상성 부상으로 병원에 입원한 모든 사람외상성 부상으로 입원했습니다. 이 기록 시스템은 또한 다음과 같은 환자도 식별했습니다.외상성 부상으로 세인트 조셉 병원에 입원 또는 퇴원한 환자도부상. 0세부터 21세까지의 모든 환자를 포함했는데, 이는 세인트조셉병원이 서비스를 제공하는 연령대이기 때문입니다.모든 환자를 포함했습니다. 우리는 검색했습니다소아 외상 레지스트리 데이터베이스에서 전자의무기록에 기재된 주요 입원 원인이 다음과 같은 잠재적 대상자를 검색했습니다.익사 또는 이와는 별도로 다른 모든 원인.또한 이 분석을 위해 다음 항목에 대한 집계 수준의 보충 데이터를 사용했습니다.사회경제적 지표에 대한 총체적 수준의 보충 데이터는 미국 커뮤니티설문조사(ACS, 2012~2016년 ACS 5년 데이터 프로필)에서 도출된 총체적 수준의 보충 데이터를 사용했습니다.환자 거주지의 우편 번호 수준에서 기본 외상 레지스트리 데이터베이스에 병합되었습니다.외상 레지스트리 데이터베이스 [7]. 잠재적으로 다음과 관련된 환경 요인(예: 온도 변화)을 쉽게 식별할 수 있습니다.익사 입원, 탬파베이 지역의 일일 기후 데이터(2010~2017년)베이 지역의 일일 기후 데이터(2010~2017년)는 미국 국립해양대기청(NOAA)에서 관리하는 글로벌 조직 기후학 네트워크(GHCN) 데이터베이스에서 얻었습니다. 이러한 데이터는 다음과 같이 병합되었습니다.레지스트리 데이터베이스에 병합되었습니다[8].소아 외상 레지스트리 데이터베이스는 외상 레지스트리 담당자가 요약하여 검토했습니다.외상 레지스트리 담당자가 초록을 검토하고 레지스트리 담당자 및수석 연구자. 다음 요소는 데이터베이스에서데이터베이스에서 구조화된 데이터 수집 포럼으로 내보내기: 사회 인구학적변수, 환자 이송 유형 및 상황에 대한 정보,부상의 성격 및 중증도에 대한 세부 정보, 병원으로 이송하기 전 개입 유무, 병원에 있는 동안 수행한 시술, 합병증 및 장애에 대한 정보병원, 합병증 및 퇴원 상태. 또한 이 레지스트리는데이터 추상화의 일관성과 완전성을 보장하기 위해 다른 두 명의 조사자가 검토했습니다.내보낸 후에는 다음과 독립적으로 연관된 요인을 식별하려고 노력했습니다: (i) 익사 입원 건수와 다른 유형의 부상 입원 건수 비교익사 입원 건수, 익사 입원 건수 중 (ii) 치명적 대치명적이지 않은 결과 또는 심각한 결과와 심각하지 않은 결과. 모든 익사 입원에 대한 자세한 텍스트 설명을 수작업으로 검토하고외상 레지스트리 전자 의료 기록 시스템에서 해석했습니다.에서 수동으로 검토하고 해석하여 성인 감독 여부를 확인했습니다,물에 잠긴 시간(익사 정지 시간) 및 익사 후 즉각적인 개입익사 후 환자에 대한 부상 중증도 점수 계산입원 당시의 약식 부상 척도(AIS) 값을 사용하여 계산했습니다[9,10].다음과 같은 경우 익사로 인한 입원으로 판단했습니다.이 전자의무기록에 기재된 입원의 주요 원인인 경우 익사로 인한 입원으로 판단했습니다. 치명적 결과는 외상 입원 후 사망으로 정의했습니다. 중증 결과는 사망의 복합 평가변수로 정의했습니다,2일 이상의 중환자실(ICU) 입원 또는 인공호흡기 지원.2.2. 통계적 방법인구통계, 사회경제적 변수, 임상적 중증도 지표 및 환자 결과에 대한 기술통계는 다음과 같이 제시됩니다.연속형 변수의 경우 평균(SD), 범주형 변수의 경우 개수(백분율)로 표시됩니다. 입원과 관련된 요인을 처음에 평가하려면익사와 다른 모든 원인에 대한 입원 관련 요인을 평가하기 위해, 두 그룹 간의 연속형 변수를 학생 t-테스트 또는 Wilcoxon테스트 (분포 특성에 따라 다름); 범주형 변수은 카이제곱 검정 또는 피셔의 정확한 검정(해당되는 경우)을 사용하여 비교했습니다. 전진 단계적 로지스틱 회귀 모델링은 다음을 위해 사용되었습니다.익사 입원과 독립적으로 관련된 요인(인구통계학적, 사회경제적, 임상적 중증도 및 환자 결과)을 식별하기 위해 사용되었습니다.