[Road traffic accidents--severe injuries. Decision-making on the basis of partial data].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Road traffic accidents are the cause of approximately one quarter of trauma hospitalizations in Israel. A comparison of figures on severe traffic injuries, as published by the Israeli Central Bureau of Statistics (CBS) and the Israeli Police with data from registries in medical systems, revealed significant disparities. AIMS: To present gaps between registries and the possible consequences that presenting incomplete data to decision makers may have on their ability to set policy for reducing road traffic accidents. RESULTS: The number of severe injuries according to the CBS, the National Council for Road Safety and the Israeli Police ranges from 3,378 to 2,573 per year, for the period 1998-2000. During the same time period, the national trauma registry that recorded data at only eight hospitals (of the 24 hospitals in the country), noted a total of 4,442 to 4,800 patients per year. The Ministry of Health's data, that includes figures from most of the hospitals in the country, reports between 10,290 to 11,009 road traffic accident hospitalizations per year for this same period of time. The CBS data is the formal national data, hence the database which decision makers use when considering the number of casualties due to road accidents consists of less than half of the actual number of cases. Furthermore, it is not a representative sample. When decisions are made without data, one uses common sense and reason. However, when the decision maker is presented with information, he assumes that these are valid, reliable, representative, well established data and relates to the information as such in the decision making process. If data is misleading, decisions may be ill-advised. SUMMARY AND CONCLUSION: Gaps in information are presented, posing a question on the possible effect that the interpretation of partial data by decision makers may have on the decisions they make. It is strongly advocated that collaboration is needed between police and health agencies and that a system for collecting and analyzing data on road traffic casualties be established to combine health and police data. The existence of a reliable, complete and valid database is essential in order to succeed in the important battle to reduce morbidity and mortality from road traffic accidents.
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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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».