The epidemiology of fatal cyclist crashes over a 14-year period in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cycling is a popular recreational activity and a common transportation option; however, cycling-related injuries can be fatal. There are few studies of cycling fatalities in Canada and none in a region as sparsely populated as Alberta. METHODS: A chart review was conducted of cyclists involved in fatal crashes. Charts for deaths that occurred between 1998 and 2011 (inclusive) were identified and abstracted onto standardized forms. Personal characteristics and crash circumstances, including motor vehicle involvement, were collected; mechanisms of fatally injured cyclists across age groups were compared. Census data were used to calculate region-specific and provincial age-specific cycling fatality rates. RESULTS: Charts from 101 deaths over 14 years were reviewed. Events mainly occurred during the summer. There were more fatalities in urban (64 [63 %]) than in rural settings. Collisions with motor vehicles and cyclist-only crashes accounted for 68 and 15 % of cycling fatalities, respectively. Most (87 %) deceased cyclists were male, and the median age was 47 years (inter-quartile range: 25, 58). The population-based fatality rate over the study period was highest among deceased cyclists older than 65. Helmet use was reported in 26 (26 %) cases and increased with age. Alcohol use was detected in 25 (25 %) cases. CONCLUSIONS: Fatal cycling crashes in Alberta typically involve adults riding on urban roads and collisions with motor vehicles. While helmet legislation has reduced non-fatal cycling head injuries, deaths may be further prevented by physical separation of cyclists and motor vehicles and avoidance of substance use while operating bicycles.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».