Motor vehicle crashes among Canadian Aboriginal people: a review of the literature.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Aboriginal people are substantially more likely to be injured or die in motor vehicle crashes (MVCs) than the general population. However, research examining MVCs among Canadian Aboriginal populations is limited. We examine trends and gaps in the Canadian literature and suggest priorities for future research. METHODS: We conducted a systematic review of the published and grey literature on MVCs involving Canadian Aboriginal people. We used the Haddon matrix of injury epidemiology and prevention to identify trends in crash-related risk factors. RESULTS: We reviewed 20 studies, which consisted of research at both national and provincial levels. We identified various risk factors related to human (e.g., male sex, substance use), vehicle and equipment (e.g., driving an older vehicle, driving a car [v. other types of vehicles]), and physical environment (e.g., occurring on-reserve, muddy and loose-gravel road conditions) variables. However, we did not find research that examined risk factors related to the social environment, such as perspectives related to MVCs. CONCLUSION: This review indicates that rates of death, hospital admission and injury related to MVCs are twice as high among Aboriginal populations than the general Canadian population, which highlights a major public health concern. Priorities for future research should include examination of the social environment, more rigorous methods and collaborative research in partnership with Aboriginal communities.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».