Psychiatric Risk Factors for Motor Vehicle Fatalities in Young Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motor vehicle accident (MVA) fatalities are an important cause of death in young men. Psychiatric disorders have been shown to be risk factors for MVA, but only a few studies have investigated MVA fatalities. METHOD: A case-control study was carried out comparing 61 young male MVA fatalities in which the subject was the driver with an equal number of living male subjects matched for age (case by case with no more than 1 year's difference between case subjects and control subjects) with the accident group. We assessed both groups, using structured interviews and psychological autopsies. RESULTS: Our results suggest that cluster B personality disorders (borderline and [or] antisocial) (OR 3.54; 95%CI, 1.38 to 16.01) and substance use disorders in the last 6 months (OR 4.33; 95%CI, 1.42 to 9.25) increased the risk of dying in MVAs. In addition, we observed an age effect, where differences in cluster B personality disorders and substance use disorders in the last 6 months were only significantly more prevalent in case subjects aged 26 years or over, compared with control subjects of the same age. Drivers under age 25 years appeared to be comparable with control subjects on all measures of psychopathology. Finally, this interaction between cluster B personality disorders and age over 26 years was the only significant predictor of car fatalities (adjusted OR 16.25; 95%CI, 1.67 to 158.10). CONCLUSION: Borderline and antisocial personality disorders in which impulsive-aggressive behaviours play a central role and substance use disorders appear to be risk factors for young male deaths in MVAs. Interestingly, this effect seems to be specific to MVA case subjects aged 26 years or over.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».