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Enregistrement W1985017398 · doi:10.7895/ijadr.v3i2.135

Determinants of drink-driving and association between drink-driving and road traffic fatalities in Ghana

2014· article· en· W1985017398 sur OpenAlexvenueno aff
James Damsere-Derry, Francis Afukaar, Gavan R. Palk, Mark King

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthLogistic regressionPoison controlDriving under the influenceHuman factors and ergonomicsInjury preventionDrunk drivingBivariate analysisOddsOccupational safety and healthSuicide preventionDrunk driversTruckTransport engineeringEngineeringMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damsere-Derry, J., Afukaar, F., Palk, G., & King, M. (2014). Determinants of drink-driving and association between drink-driving and road traffic fatalities in Ghana. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 3(2), 135-141. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v3i2.135Aims: The objective is to establish determinants of drink-driving and its association with traffic crashes in Ghana.Methods: A multivariable logistic regression was used to establish significant determinants of drink-driving, and a bivariate logistic regression to establish the association between drink-driving and road traffic crashes in Ghana.Results: In total, 2,736 motorists were randomly stopped for breath testing, of whom 8.7% tested positive for alcohol. Among the total participants, 5.5% exceeded the legal BAC limit of 0.08%. Formal education is associated with a reduced likelihood of drink-driving compared with drivers without formal education. The propensity to drink-drive is 1.8 times higher among illiterate drivers than it is among drivers with basic education. Young adult drivers also recorded elevated likelihoods for driving under alcohol impairment, compared with adult drivers. The odds of drink-driving among truck drivers is OR = 1.81 (95% CI = 1.16 to 2.82) and two-wheeler riders is OR = 1.41 (95% CI = 0.47 to 4.28) compared with car drivers. Contrary to general perception, commercial car drivers have a significant reduced likelihood of 41%, OR = 0.59 (95% CI = 0.38 to 0.92) compared with private car drivers. Bivariate analysis conducted showed a significant association between the proportion of drivers exceeding the legal BAC limit and road traffic fatalities (p < 0.001). The model predicts that a 1% increase in the proportion of drivers exceeding the legal BAC will be associated with a 4% increase in road traffic fatalities (95% CI = 3% to 5%) and vice versa.Conclusions: A positive and significant association between roadside alcohol prevalence and road traffic fatality has been established. Scaling up roadside breath tests, determining standard drink (e.g., any drink which contains about 10 grams of absolute alcohol) and disseminating this information to the populace, and formulating policies targeting youth (such as increasing minimum legal drinking age and reducing the legal BAC limit for youth and novice drivers) might reduce drink-driving related crashes in Ghana.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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