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Enregistrement W2152861294 · doi:10.1080/15389588.2011.561454

Comparison of Highway Crash Reporting in Pakistan With the World Health Organization Injury Surveillance Guidelines

2011· article· en· W2152861294 sur OpenAlexaff
Ajmal Khan Khoso, Diana Ekman, Junaid A. Bhatti

Notice bibliographique

RevueTraffic Injury Prevention · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashOccupational safety and healthInjury preventionPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsTransport engineeringBusinessForensic engineeringEngineeringMedical emergencyEnvironmental healthMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare the crash reporting system of National Highways & Motorways Police (NH&MP), Pakistan, with the World Health Organization (WHO) injury surveillance guidelines. METHODS: Based on information collected from field observations, key informant interviews, and review of official documents, this note firstly describes the reporting system according to the components of a surveillance system. Then the reporting is compared with WHO criteria for designing and building an injury surveillance system and attributes of such a system. RESULTS: After a crash, a patrol officer communicates the information to the higher police authorities by wireless, fax, and on paper in the first 24 hours. Microcomputer Accident Analysis Package (MAAP) Performa filed by the officers are collected at a central location in the following 4 days, and reports are published biannually. Notable deficiencies in the reporting were nonidentification of stakeholders for data utilization and limited prospects of data recording process modification and its monitoring. Moreover, crash and injury definitions do not conform to international standards practiced elsewhere. CONCLUSION: NH&MP crash reporting needs to be simplified and standardized, and steps should be taken to improve its utilization for prevention purposes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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