Bicyclist deaths and striking vehicles in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Bicycling is a popular means of transportation that is sometimes associated with injury from collisions. The authors analysed national data for the USA to evaluate bicyclist deaths associated with motor vehicle impacts. METHODS: The authors conducted a population-based case-control analysis of road deaths reported by the National Highway Traffic Safety Administration. The authors included bicyclist deaths from 1 January 2008 to 31 December 2008 (cases), along with the non-bicyclist road deaths immediately before and after the bicyclist death in the same state (controls). Analyses also included linkages to auto appraisal websites to estimate type, size and cost of the motor vehicle involved in each death. RESULTS: A total of 711 bicyclist deaths were included, equivalent to a rate of 2 deaths per million population annually. No state had a rate statistically significantly below the national average whereas Florida was a high outlier with three times the national rate (p<0.001). The typical bicyclist who died was a man travelling in the afternoon or evening. The average estimated resale value of the involved motor vehicle was about one-third higher for bicyclist deaths than control deaths (US$10 603 vs US$8118, p<0.001). Analyses based on median estimated resale value and luxury resale value yielded similar findings. Stratified analyses based on demographics, time and posted speed limits yielded similar discrepancies. Larger motor vehicles were particularly common in bicyclist deaths compared to control deaths, especially freight trucks (11% vs 8%, p=0.008) and large automobiles (43% vs 37%, p=0.004). Conversely, motorcycles were distinctly infrequent in bicyclist deaths compared to control deaths (1% vs 14%, p<0.001). CONCLUSIONS: Large expensive motor vehicles account for a disproportionate share of bicyclist deaths. Bicyclists, motorists, policy-makers and vehicle manufacturers need to consider more imaginative solutions to help prevent future deaths.
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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 ».