INNOVATIONS IN CHILD INJURY PREVENTION: EVIDENCE-BASED STRATEGIES THAT ADDRESS FIRE SAFETY FOR YOUNG CHILDREN AND PLAYGROUND SAFETY FOR OLDER CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
Background Unintentional injury is a leading cause of child mortality, and many of these are preventable events. Innovative approaches that change safety attitudes and/or behaviours are recognised as an important aspect of comprehensive injury prevention programming, especially because some injuries cannot be addressed by implementing modifications to the environment and/or product design. Purpose To discuss behavioural research evaluating two child injury prevention strategies that have proven successful: (1) an innovative computer game ( The Great Escape ) that does not require reading skills and aims to improve young children's (2–5 years) fire safety knowledge and behaviours, and (2) the Cool 2 Be Safe Program, which incorporates four strategies that have been shown to reduce children's risky playground behaviours, into one evidence-based programme that aims to reduce fall-risk behaviours on playgrounds among school-age children (6–12 years) and can successfully be delivered by laypersons in community organisations (eg, schools, daycares) using the training materials provided. Methods Two studies will be presented, each using experimental pre–post designs with control groups. Measures assess child knowledge, attitudes, and behaviours. Results Both interventions produced significant results, including: (1) increases in young child fire safety knowledge (p<0.05) and behaviours (p<0.05) and (2) positive changes in school-age children's attitudes and risky playground behaviours (p<0.05). Significance Developing innovative approaches to attitude/behaviour change that are based on rigorous scientific evaluation is essential to advancing the field of child injury prevention. These two programmes are unique, address important injury issues, and hold promise for reducing the burden of some types of childhood injuries.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».