Noncompliance with seat-belt use in patients involved in motor vehicle collisions.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seat-belt compliance in trauma patients involved in motor vehicle collisions (MVCs) appears low when compared with compliance of the general public. In this study we wished to define the relative frequency of seat-belt use in injured Canadian drivers and passengers and to determine if there are risk factors particular to seat-belt noncompliance in this cohort. METHODS: We identified trauma patients who were involved in MVCs over a 24-month period and contacted them 2-4 years after the injury by telephone to administer a standardized survey. Potential determinants of seat-belt noncompliance were compared with the occurrence of an MVC by multiple logistic regression. RESULTS: Seat-belt noncompliance in 386 MVC patients was associated with drinking and driving, youth, speeding, male sex, being a passenger, smoking, secondary roads, rural residence, low level of education, overnight driving, having no dependents, licence demerit points, previous collisions, unemployment and short journeys. There was an increase in seat-belt awareness and a decrease in self-rated driving ability after the MVC. CONCLUSIONS: Factors that indicate poor driving habits (alcohol, speeding, previous MVCs and driving offences) also predict seat-belt noncompliance. Injury prevention programs should selectively target these high-risk drivers to improve seat-belt compliance and limit associated injury and consumption of health care resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».