Motor Vehicle and Pedestrian Collisions: Burden of Severe Injury on Major Versus Neighborhood Roads
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the severity of injuries sustained by pedestrians involved in motor vehicle collisions varies by road type and age. METHODS: All police-reported pedestrian motor vehicle collisions in the city of Toronto, Canada, between January 1, 2000, and December 31, 2005, were analyzed. Geographic Information Systems software was used to determine whether the collisions occurred on major or neighborhood roads. Age-specific estimates of the burden of pedestrian collisions are presented. Odds ratios and 95 percent confidence intervals were calculated to examine age-specific relationships between injury severity and road type. A second analysis comparing the distribution of severe injury location between age groups was also performed. RESULTS: The majority of collisions involved adults (68%), although elderly pedestrians were overrepresented in fatal collisions (49%). Severe and fatal collisions involving working-age and elderly adult pedestrians were more likely on major roads. Odds of severe injury occurring on a major road were 1.36 (95% CI: 1.17-1.57) times higher for adults ages 18 to 64, and 1.55 (95% CI: 1.22-1.99) times higher for elderly aged 65+. By contrast, severe injuries among children were more common on neighborhood roads, with odds of severe injury on a major road of 0.64 (95% CI: 0.37-1.1) for children aged 5 to 9. Among children under 9, 64-67 percent of hospitalized or fatal injuries occurred on neighborhood roads, a marked difference from the distribution of such injuries in adults or the elderly, for whom only 29-30 percent of hospitalized or fatal injuries occurred on neighborhood roads (chi-square = 52.6, p < or =.001). CONCLUSIONS: Targeting interventions toward the adult pedestrian burden on major roads alone will not make child pedestrians safer. Pedestrian interventions specific to children and focused on neighborhood roads must be considered in urban centers like Toronto.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».