No clear evidence from countries that have enforced the wearing of helmets
Notice bibliographique
Résumé
Do enforced bicycle helmet laws improve public health?While many public health specialists believe this argument has been settled in the affirmative, it remains hotly contested in some quarters.We've provided space to Dorothy Robinson to set out her arguments against legislation and asked Brent Hagel and colleagues to respond No clear evidence from countries that have enforced the wearing of helmets D L RobinsonCase-control studies suggest that cyclists who choose to wear helmets have fewer head injuries than non-wearers.Consequently, the BMA recommended that the United Kingdom introduce and enforce bicycle helmet laws. 1 However, regular exercise such as cycling is beneficial to health, and non-helmeted commuter cyclists have lower mortality than non-cyclists. 2Helmet laws would be counterproductive if they discouraged cycling and increased car use.Wearing helmets may also encourage cyclists to take more risks, or motorists to take less care when they encounter cyclists. 3Recent epidemiological research highlighted problems adjusting for confounders in observational studies, causing biased, misleading results. 4Thus the best estimate of the benefits of helmet laws is what actually happens when laws are passed.I reviewed data from all jurisdictions that have introduced legislation and increased use of helmets by at least 40 percentage points within a few months: New Zealand, Nova Scotia (Canada), and the Australian states of Victoria, New South Wales, South Australia, and Western Australia.To avoid confusing reductions in injuries (from safer roads or less cycling) with benefits of helmets, I have focused on percentages of cyclists with head injuries.Head injuries were most commonly classified as admissions to hospital with head wounds, skull or facial fracture, concussion, or other intracranial injury.The data include 10 504 head injuries, and in most cases were available as percentages of all cyclist injuries.Details of data sources and methods are given on bmj.com.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».