Investigations of Child Pedestrians or Cyclists Stuck by Motor Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This study describes how collisions involving child pedestrians and cyclists represent a large injury burden for Canadians less than 14 years of age. Although motor vehicle collision studies investigating occupants and their injuries are well-established, collisions involving child pedestrians/cyclists have not been reconstructed in this manner. The purpose of this study was to develop a methodology for the investigation of child cyclist and pedestrian collisions in order to reconstruct crash events based on data at the scene and medical assessment in the hospital, and also to discuss potential countermeasures. Children aged 4-15 were included in the study if they were a pedestrian or cyclist involved in a collision with a motor vehicle and as a result, were admitted to the Hospital for Sick Children (HSC) in Toronto, Canada or stayed in the emergency department for over 12 hours between July 2007 and October 2008. Crash scene investigations were performed by a collision investigator in collaboration with the Toronto Police Traffic Services Division. Medical trauma data collection was done via the child’s medical charts at the HSC. The study shows how three child pedestrian and one child cyclist versus motor vehicle collisions were successfully reconstructed. Mechanisms of injury were determined. Investigations of child pedestrian and cyclist versus motor vehicle collisions provide useful insights regarding injury profiles and countermeasures. There were numerous inadequacies in the built-environment that set the stage for these collisions. The focus of countermeasures for prevention of child pedestrian and cyclist injuries should be directed at the built environment.
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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 ».