Ontario first nations child car restraint project evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background Injuries are the leading cause of death among First Nations in Canada from 1 to 44 years, Health Canada 2001. The Ontario First Nation population was 175 178 within 133 First Nation communities in 2008. Ontario First Nations identified Motor Vehicle Collisions, Violence including Suicide and Falls, as injury issues and recommended priorities in education, training and research. An Injury Prevention Initiative was established to address issues, implement priorities and develop an Ontario First Nation Injury Prevention Strategy and Action Plan. It is coordinated by the Chiefs in Ontario. The issue of Motor vehicle collisions among Ontario First Nations included concerns about the reported low use of child car restraints. Few interventions to improve restraint use have been implemented and evaluated. Objective The objective of the Ontario First Nations Child Car Restraint Project was to promote child passenger safety and evaluate interventions in five communities. Methods Prior to community based child passenger safety interventions, participants were asked about their knowledge and behaviours related to the use of child car restraints. They then participated in interventions and answered the same questions after the interventions. Results The results reported knowledge increased significantly and a variation in the improvement by community, by gender and by education level. About half of the participants showed no improvement or had decreased scores. Conclusion Community-based interventions can improve knowledge and reported behaviour, but not all participants benefit equally. Interventions will need to be community based, culturally specific and targeted to population needs to improve success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».