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Enregistrement W1480274992 · doi:10.1007/bf03404589

The use of bicycle helmets in a western Canadian province without legislation.

2003· article· en· W1480274992 sur OpenAlexaffabout
Kathy Nykolyshyn, Jackie Petruk, Natasha Wiebe, Melody Cheung, Kathy Belton, Brian H. Rowe

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensStollery Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceDemographicsLegislationInjury preventionDemographyMedicineOccupational safety and healthPsychological interventionSuicide preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsCyclingEnvironmental healthGeographyPolitical scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This study examined the use of helmets in adults, adolescents, and children in a western Canadian province that has no helmet legislation. METHODS: A prospective survey of cyclists in two urban Alberta regions was completed. Cyclist demographics, helmet wearing and helmet use were recorded. RESULTS: Helmets were observed in 2,259 (55%; 99% CI: 52-57) of 4,141 cyclists; however, only 75% (CI 71, 78) were wearing the helmet properly. Patterns of use varied according to age: 75% (CI 71, 78) of children, 29% (CI 23, 34) of adolescents, and 52% (CI 49, 55) of adults wore helmets. Percentages were higher in Calgary than Edmonton (63% vs. 45%; p < 0.0001) and females wore helmets more often (64% vs. 50%; p < 0.0001). DISCUSSION: These results identify large within- and between-region variation in the use of cycling helmets in Alberta. Injury prevention planners need to use these data to adopt interventions that are focused on age groupings, gender, and place of residence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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