The “Unintended Pedestrian” on Expressways
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the epidemiology of pedestrian deaths in Dallas County, Texas, and to compare factors associated with pedestrian deaths on expressways versus those that occurred on other roadways. METHODS: We studied all pedestrian deaths among persons 15 years of age or older in Dallas County, Texas, from 1997 to 2004 by linking data from Medical Examiner's office, the Fatality Analysis Reporting System, and local police records. Univariate and multivariate analysis compared various factors associated with death on an expressway. RESULTS: Among 437 pedestrian deaths who were 15 years of age or older, 197 (45%) occurred on expressways; the proportion that occurred on expressways was highest among 15- to 29-year-olds (65%) and was lower with advancing age group (p < 0.01, chi square for trend). At least 36% of these expressway-related pedestrian deaths were known to have been "unintended pedestrians," who had exited a vehicle after being on the roadway, compared with 11% of pedestrian deaths on surface streets (OR 4.6, 95% CI, 2.7-8.1), and this was also highest among younger age groups. Pedestrian deaths on an expressway, compared with deaths on surface streets, remained strongly associated with having been an "unintended pedestrian" (OR 6.2, 95% CI, 3.1-14.0), after controlling for several other variables, including age, sex, race, nighttime of crash, and alcohol involvement. CONCLUSIONS: Expressways are the predominant site of fatal pedestrian crashes among young adults in this urban area. Since many of these deaths were "unintended pedestrians," procedures for management of occupants of disabled vehicles on expressways could have a large impact on pedestrian deaths in young adults.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».