The impact of pedestrian countdown signals on pedestrian-motor vehicle collisions: a reanalysis of data from a quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To perform a more sophisticated analysis of previously published data that advances the understanding of the efficacy of pedestrian countdown signal (PCS) installation on pedestrian-motor vehicle collisions (PMVCs), in the city of Toronto, Canada. METHODS: This is an updated analysis of the same dataset from Camden et al. A quasi-experimental design was used to evaluate the effect of PCS on PMVC. A Poisson regression analysis, using a one-group comparison of PMVC, pre-PCS installation to post-PCS installation was used, controlling for season and temporal effects. The outcome was the frequency of reported PMVC (January 2000-December 2009). Similar models were used to analyse specific types of collisions defined by age of pedestrian, injury severity, and pedestrian and vehicle action. Incidence rate ratios with 95% CI are presented. RESULTS: This analysis included 9262 PMVC, 2760 during or after PCS installation, at 1965 intersections. There was a 26% increase in the rate of collisions, pre to post-PCS installation (incidence rate ratio=1.26, 95% CI 1.11 to 1.42). CONCLUSIONS: The installation of PCS at 1965 signalised intersections in the city of Toronto resulted in an increase in PMVC rates post-PCS installation. PCSs may have an unintended consequence of increasing pedestrian-motor vehicle collisions in some settings.
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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 | 0,000 | 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 ».