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Enregistrement W2001622635 · doi:10.1155/2012/487681

Environmental Determinants of Bicycling Injuries in Alberta, Canada

2012· article· en· W2001622635 sur OpenAlexafffundabout
Nicole Romanow, Amy B Couperthwaite, Gavin R. McCormack, Alberto Nettel‐Aguirre, Brian H. Rowe, Brent Hagel

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésOdds ratioConfidence intervalInjury preventionOccupational safety and healthMedicinePoison controlEnvironmental healthLogistic regressionAuditHuman factors and ergonomicsSuicide preventionEmergency departmentDemographyMedical emergencyBusinessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined environmental risk factors for bicycling injuries, by combining data on bicyclist injuries collected by interviews in the emergency department (ED) with street-level environmental audits of injury locations, capturing path, roadway, safety, land use, and aesthetic characteristics. Cases were bicyclists struck by a motor vehicle (MV) or with severe injuries (hospitalized). Controls were bicyclists who were not hit by a car or those seen and discharged from the ED, matched on time and day of injury. Logistic regression odds ratios (ORs) adjusted for age, sex, peak time, and bicyclist speed with 95% confidence intervals (CIs) were estimated to relate injury risk to environmental characteristics. Factors contributing to MV events included greater traffic volume (OR 5.13; 95% CI [1.44, 18.27]), intersections (OR 6.89; 95% CI [1.48, 32.14]), retail establishments (OR 5.56; 95% CI [1.72, 17.98]), and path obstructions (OR 3.83; 95% CI [1.03, 14.25]). Locations where the road was in good condition (OR 0.25; 95% CI [0.07, 0.96]) and where there was high surveillance from surrounding buildings (OR 0.32; 95% CI [0.13, 0.82]) were associated with less severe injuries. These findings could be used by bicyclists and transportation planners to improve safety.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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