Community paediatricians’ counseling patterns and knowledge of recommendations relating to child restraint use in motor vehicles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Road traffic injury is the leading cause of death among Canadian children and youth. Transport Canada recommends four types of child restraint depending on the size of the child, and recent studies have demonstrated the effectiveness of recommended restraint use. OBJECTIVES: To determine community paediatricians' knowledge of Transport Canada recommendations for child restraint use in vehicles, and to examine paediatricians' counseling patterns in relation to child passenger safety. METHODS: A mailed questionnaire survey of all community paediatricians affiliated with the Hospital for Sick Children, Toronto was conducted. A 16 item questionnaire gathered information on knowledge of Transport Canada recommendations for child restraint use, general counseling patterns in relation to child passenger safety, and demographic information. RESULTS: In total, 60 community paediatricians in active practice were identified. Of these, 48 (80%) responded to the mailed questionnaire. Almost all paediatricians (92%) correctly identified the recommended weight for transition to a forward-facing car seat, whereas fewer paediatricians (63%) correctly identified the recommended weight for transition to a booster seat from a forward-facing car seat, and only one third of paediatricians correctly identified the recommended weight for transition from a booster seat to a seat belt. CONCLUSION: Community paediatricians' knowledge of Transport Canada recommendations for child restraint use in vehicles is incomplete. There is a need for such recommendations to be better disseminated to paediatricians and parents so that information on child restraint use is delivered in a clear and consistent manner.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».