Route Infrastructure and the Risk of Injuries to Bicyclists: A Case-Crossover Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We compared cycling injury risks of 14 route types and other route infrastructure features. METHODS: We recruited 690 city residents injured while cycling in Toronto or Vancouver, Canada. A case-crossover design compared route infrastructure at each injury site to that of a randomly selected control site from the same trip. RESULTS: Of 14 route types, cycle tracks had the lowest risk (adjusted odds ratio [OR] = 0.11; 95% confidence interval [CI] = 0.02, 0.54), about one ninth the risk of the reference: major streets with parked cars and no bike infrastructure. Risks on major streets were lower without parked cars (adjusted OR = 0.63; 95% CI = 0.41, 0.96) and with bike lanes (adjusted OR = 0.54; 95% CI = 0.29, 1.01). Local streets also had lower risks (adjusted OR = 0.51; 95% CI = 0.31, 0.84). Other infrastructure characteristics were associated with increased risks: streetcar or train tracks (adjusted OR = 3.0; 95% CI = 1.8, 5.1), downhill grades (adjusted OR = 2.3; 95% CI = 1.7, 3.1), and construction (adjusted OR = 1.9; 95% CI = 1.3, 2.9). CONCLUSIONS: The lower risks on quiet streets and with bike-specific infrastructure along busy streets support the route-design approach used in many northern European countries. Transportation infrastructure with lower bicycling injury risks merits public health support to reduce injuries and promote cycling.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle