Reduction in Fatalities, Ambulance Calls, and Hospital Admissions for Road Trauma After Implementation of New Traffic Laws
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated the public health benefits of traffic laws targeting speeding and drunk drivers (British Columbia, Canada, September 2010). METHODS: We studied fatal crashes and ambulance dispatches and hospital admissions for road trauma, using interrupted time series with multiple nonequivalent comparison series. We determined estimates of effect using linear regression models incorporating an autoregressive integrated moving average error term. We used neighboring jurisdictions (Alberta, Saskatchewan, Washington State) as external controls. RESULTS: In the 2 years after implementation of the new laws, significant decreases occurred in fatal crashes (21.0%; 95% confidence interval [CI]=15.3, 26.4) and in hospital admissions (8.0%; 95% CI=0.6, 14.9) and ambulance calls (7.2%; 95% CI=1.1, 13.0) for road trauma. We found a very large reduction in alcohol-related fatal crashes (52.0%; 95% CI=34.5, 69.5), and the benefits of the new laws are likely primarily the result of a reduction in drinking and driving. CONCLUSIONS: These findings suggest that laws calling for immediate sanctions for dangerous drivers can reduce road trauma and should be supported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».