Comparing the effects of infrastructure on bicycling injury at intersections and non-intersections using a case–crossover design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examined the impact of transportation infrastructure at intersection and non-intersection locations on bicycling injury risk. METHODS: In Vancouver and Toronto, we studied adult cyclists who were injured and treated at a hospital emergency department. A case-crossover design compared the infrastructure of injury and control sites within each injured bicyclist's route. Intersection injury sites (N=210) were compared to randomly selected intersection control sites (N=272). Non-intersection injury sites (N=478) were compared to randomly selected non-intersection control sites (N=801). RESULTS: At intersections, the types of routes meeting and the intersection design influenced safety. Intersections of two local streets (no demarcated traffic lanes) had approximately one-fifth the risk (adjusted OR 0.19, 95% CI 0.05 to 0.66) of intersections of two major streets (more than two traffic lanes). Motor vehicle speeds less than 30 km/h also reduced risk (adjusted OR 0.52, 95% CI 0.29 to 0.92). Traffic circles (small roundabouts) on local streets increased the risk of these otherwise safe intersections (adjusted OR 7.98, 95% CI 1.79 to 35.6). At non-intersection locations, very low risks were found for cycle tracks (bike lanes physically separated from motor vehicle traffic; adjusted OR 0.05, 95% CI 0.01 to 0.59) and local streets with diverters that reduce motor vehicle traffic (adjusted OR 0.04, 95% CI 0.003 to 0.60). Downhill grades increased risks at both intersections and non-intersections. CONCLUSIONS: These results provide guidance for transportation planners and engineers: at local street intersections, traditional stops are safer than traffic circles, and at non-intersections, cycle tracks alongside major streets and traffic diversion from local streets are safer than no bicycle infrastructure.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».