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Enregistrement W2313482586 · doi:10.1097/01.pcc.0000449640.72915.03

ABSTRACT 914

2014· article· en· W2313482586 sur OpenAlexaboutno aff
Michael R. Flaherty, Jane Garb, Nigel Miller, Laura Koenigs

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuarter (Canadian coin)CrashDemographyInjury preventionSignificant differencePoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims: Motor vehicle crashes(MVCs) are the most common cause of death in the United States for adolescents. Since 1998, Massachusetts has implemented a Graduated Driver Licensing (GDL) system requiring teenagers to gain experience under conditions of low crash risk before gaining full privileges. Aims: To evaluate the impact of changes to strengthen Massachusetts’ GDL law on MVCs in 16-18 year olds, and to assess whether these effects persist into young adulthood. Methods: Massachusetts MVC rates were analyzed for drivers aged 16-24 years during two time periods: 2002-2006, before the GDL law was strengthened, and 2007(fourth quarter)-2010, after implementation. Piecewise regression was performed to test whether the rate of change in crash rates by quarter was different for the two time periods, after controlling for age and sex of the driver. Results: MVC rates for drivers aged 16-24 declined by 0.5% per quarter prior to implementation of changes to GDL in 2007, with an accelerated drop of 3.7% per quarter after 2007, a difference of 3.5% (p< 0.001). Results: showed a significant difference in hour of crash and age group of driver. For those 16-18, the percentage of crashes occurring between 12-5am dropped from 7.2% before 2007 to 6.3% after 2007 (p<0.001). For 19-24-year olds there was a similar decrease during those hours from 12.1% before 2007 to 11.2% after 2007. Conclusions: Changes to the Massachusetts GDL law in 2007 to enhance driver education, as well as to enact stricter penalties for violations have contributed to a significant decline in crash rates for Massachusetts youth. These effects persist into young adulthood.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8010,693

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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