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Enregistrement W2086477515 · doi:10.2105/ajph.92.8.1352

Autopsy Study of Motorcyclist Fatalities: The Effect of the 1992 Maryland Motorcycle Helmet Use Law

2002· article· en· W2086477515 sur OpenAlexaff
Kimberly M. Auman, Joseph A. Kufera, Michael F. Ballesteros, John E. Smialek, Patricia C. Dischinger

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésInjury preventionOccupational safety and healthPoison controlMedicineOdds ratioSuicide preventionConfidence intervalHuman factors and ergonomicsCase fatality rateEnvironmental healthMedical emergencyPublic healthLawForensic engineeringDemographyEngineeringPopulationPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study sought to determine the impact of Maryland's all-rider motorcycle helmet law (enacted on October 1, 1992) on preventing deaths and traumatic brain injuries among motorcyclists. METHODS: Statewide motorcyclist fatalities occurring during seasonally comparable 33-month periods immediately preceding and following enactment of the law were compared. RESULTS: The motorcyclist fatality rate dropped from 10.3 per 10 000 registered motorcycles prelaw to 4.5 postlaw despite almost identical numbers of registered motorcycles. Motorcyclists wearing helmets had a lower risk of traumatic brain injury than those not wearing helmets (odds ratio = 0.31, 95% confidence interval = 0.14, 0.68). CONCLUSIONS: Maryland's controversial motorcycle helmet law appears to be an effective public health policy and may be responsible for saving many lives.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations60
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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