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Enregistrement W2053032163 · doi:10.1080/17457300500172685

Severity of alcohol-related motor vehicle crashes in British Columbia: case – control study

2006· article· en· W2053032163 sur OpenAlexaffabout
E. Desapriya, Ian Pike, P. Raïna

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Injury Control and Safety Promotion · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthMedicineHuman factors and ergonomicsEnvironmental healthSuicide preventionOdds ratioCase fatality rateDemographyInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present study was to compare the injury severity and vehicle damage severity rates of alcohol-related crashes with rates of non-alcohol-related crashes in British Columbia (BC). Injury severity rates and vehicle damage severity rates were taken from 2002 Insurance Corporation of British Columbia traffic collision data. The data were computed in order to compare the differences in injury severity and vehicle damage severity rates of alcohol-related vs. non-alcohol-related motor vehicle crashes. Case - control methods were used in this study to analyse the risk of alcohol-related crashes compared to non-alcohol-related crashes in BC. Odds ratios (OR) and 95% CI were calculated to estimate relative risks. In the case - control analysis, the risk of fatal collision was increased for those drinking and driving compared with those driving sober (OR 4.70; 95% CI 3.15 - 7.01). Risk of injury collision was increased for those drinking and driving compared with those driving sober (OR 1.32; 95% CI 1.19 - 1.37). Importantly, the risk of vehicle damage severity was increased for those drinking and driving compared with those driving sober (write-off vehicle OR 4.24; 95% CI 3.70 - 4.86, severely damaged vehicles OR 1.98; 95% CI 1.77 - 2.21). The study reinforces existing literature to suggest that current evidence is sufficient to show an increased risk of injury and fatality to drivers and occupants in alcohol-related crashes. This paper not only emphasizes this well-known relationship, but also such consequences as increased vehicle damage severity. The connection between drinking and severity of motor vehicle crashes is popularly believed and has now received substantial scientific support. There is strong justification for injury prevention experts and policy-makers to step up motor vehicle crash injury prevention advocacy by implementing evidence-based policies to reduce rates of alcohol-impaired driving in the province of BC. Most unintentional injuries in BC are related to motor vehicle crashes. Significant improvements can be made in these statistics by: increasing the use of occupant protection (safety belt and child restraint seats); reducing alcohol-related injuries through multiple strategies including corrections in the physical environment, extensive enforcement of drinking and driving laws and health promotion/education.

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)0,001
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations25
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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