Factors associated with bicycle helmet use among young adolescents in a multinational sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine factors associated with variation in bicycle helmet use by youth of different industrialized countries. DESIGN: A multinational cross sectional nationally representative survey of health behaviors including symptoms, risk taking, school setting, and family context. SETTING: School based survey of 26 countries. SUBJECTS: School students, ages 11, 13, and 15 years totaling 112,843. OUTCOME MEASURES: Reported frequency of bicycle helmet use among bicycle riders. RESULTS: Reported helmet use varied greatly by country from 39.2% to 1.9%, with 12 countries reporting less than 10% of the bicycle riders as frequent helmet users and 14 countries more than 10%. Reported helmet use was highest at 11 years and decreased as children's age increased. Use was positively associated with other healthy behaviors, with parental involvement, and with per capita gross domestic product of the country. It is negatively associated with risk taking behaviors. Countries reported to have interventions promoting helmet use, exemplified by helmet giveaway programmes, had greater frequency of reported helmet use than those without programmes. CONCLUSIONS: Bicycle helmet use among young adolescents varies greatly between countries; however, helmet use does not reach 50% in any country. Age is the most significant individual factor associated with helmet for helmet using countries. The observation that some helmet promotion programmes are reported for countries with relatively higher student helmet use and no programmes reported for the lowest helmet use countries, suggests the possibility of a relation and the need for objective evaluation of programme effectiveness.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».