Examining Ontario Deaths Due to All-Terrain Vehicles, and Targets for Prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: All-terrain vehicle (ATV) use is increasingly popular among people of all ages. Although ATV use is known to cause significant morbidity due to head and neck trauma, there is a lack of published data detailing ATV-related fatalities. We examined all ATV-related fatalities in Ontario from 1996 - 2005 to determine the epidemiology and risk factors as a guide for improved injury prevention strategies. METHODS: All ATV-related fatalities from 1996 - 2005 in Ontario were examined through Coroner's reports in the Office of the Chief Coroner of Ontario. Epidemiologic information and risk factors relating to the driver, environment, and vehicle were recorded. RESULTS: There were 74 ATV-related fatalities from 1996 - 2005. There was only one fatality per year in 1996 and 1997 and a peak of 16 per year in 2004 and 2005. Head and neck injuries were the commonest causes of death. Males comprised 90.5% of the cases. The highest risk was from age 15 - 29, and 21% of fatalities occurred in children under 16. Northeastern Ontario had the highest fatality rate. CONCLUSIONS: There was a major increase in the incidence of ATV-related fatalities in Ontario from 1996 - 2005 with the majority due to head trauma. Notable risk factors included alcohol use, riding at night, lack of helmet use, and excessive speed. We recommend the adoption of laws that focus on helmet requirements, a minimum driver age of 16, and certified training courses. Aggressive injury prevention efforts should be targeted toward males aged 15 - 29.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».