Bicycle-related head injury rate in Canada over the past 10 years
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Bicycle use is common among Canadian children. Legislation to promote bicycle helmet use varies by province and previous publications examining the association between legislation and head injuries are now outdated due to changes in legislation status over time. Purpose To determine bicycle-related injury rates (head and other injuries) in Canada over the past 10 years using hospitalisation data as well to compare those provinces with and without legislation. Methods Childhood bicycle related injuries were extracted from the Canadian Institute for Health Information hospital admissions database. Injury rates were calculated for each province for children aged 5–19 using 2001 census data. Results During the 10 years there were 23 685 hospital admissions due to bicycle-related injuries among Canadian children age 5–19 (76% men and 24% women). A total of 22% of the children sustained a head injury while 78% had other injuries due to a bicycle incident. 22% of men and 21% of women incurred a head injury. The injury rate varied by age group and by provincial legislation status. In general the rate of head injuries is declining, but this is not consistent across the country, nor is it attributable to legislation as some provinces with legislation experienced a decline while others did not. Conclusion Although bicycle-related injuries are generally declining, this decline is not consistent, nor is it clearly associated with helmet laws.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».