Impact of Mandatory Helmet Legislation on Bicycle-Related Head Injuries in Children: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Childhood bicycle-related head injuries can be prevented through the use of helmets. Although helmet legislation has proved to be a successful strategy for the adoption of helmets, its effect on the rates of head injury is uncertain. In Canada, 4 provinces have such legislation. The objective of this study was to measure the impact of helmet legislation on bicycle-related head injuries in Canadian children. METHODS: Routinely collected data from the Canadian Institute for Health Information identified all Canadian children (5-19 years) who were hospitalized for bicycling-related injuries from 1994-1998. Children were categorized as head or other injury on the basis of International Classification of Diseases, Ninth Revision, codes. Rates of head injuries and other injuries were compared over time in provinces that adopted legislation and those that did not. RESULTS: Of the 9650 children who were hospitalized because of a bicycle-related injury, 3426 sustained injuries to the head and face and the remaining 6224 had other injuries. The bicycle-related head injury rate declined significantly (45% reduction) in provinces where legislation had been adopted compared with provinces and territories that did not adopt legislation (27% reduction). CONCLUSION: This country-wide study compared rates of head injury in regions with and without mandatory helmet legislation. Comparing head injuries with other non-head-injured children controlled for potential differences in children's cycling habits. The strong protective association between helmet legislation and head injuries supports the adoption of helmet legislation as an effective tool in the prevention of childhood bicycle-related head injuries.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».