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Enregistrement W1982475626 · doi:10.1108/09654280410560541

Does promoting bicycle‐helmet wearing reduce childhood head injuries?

2004· article· en· W1982475626 sur OpenAlexaff
Céline Farley, Marjan Vaez, Lucie Laflamme

Notice bibliographique

RevueHealth Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRelative riskPoison controlInjury preventionPopulationOccupational safety and healthDemographyPediatricsConfidence intervalEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of the study are to assess the impact of a community‐based bicycle‐helmet program aimed at children aged 5–12 years (about 140,000). A quasi‐experimental design, including a control group, was used. Sex‐ and age‐group‐based changes in the risk of bicycle‐related head injury leading to hospitalisation were measured, using rate ratios. Compared with the pre‐program period, significant risk reductions were observed during the post‐program period among both boys ( RR = 0.56, 95 per cent CI = 0.40, 0.77) and girls ( RR = 0.52, 95 per cent CI = 0.33, 0.82), and among both younger ( RR = 0.46, 95 per cent CI = 0.31, 0.68) and older ( RR = 0.63, 95 per cent CI = 0.44, 0.89) children. A significant reduction was also observable during the program phase among the groups most at risk, i.e. boys ( RR = 0.94, 95 per cent CI = 0.66, 1.35) and younger children ( RR = 1.07, 95 per cent CI = 0.70, 1.63). The population‐based educational program significantly decreased the risk of head injuries among boys and girls despite observable differences in the voluntary adoption rate of bicycle‐helmet wearing. The impact was more pronounced among younger children.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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