The impact of child safety restraint legislation on child injuries in police-reported motor vehicle collisions in British Columbia: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Motor vehicle collisions (MVCs) remain a leading cause of death and serious injury in Canadian children. In July 2008, British Columbia introduced child safety seat legislation that aimed to reduce the number of children killed or injured in MVCs. This legislation upgraded previous child seat legislation (introduced in 1985) and affected children zero to three and those four to eight years of age. The objective of the present study was to evaluate the effectiveness of this legislation. METHODS: Deidentified police reports for all MVCs involving zero- to 14-year-olds (2000 to 2012) were used to compare injury rates, booster seat use, and seating position among children before and after booster seat laws. An interrupted time series design was used to estimate the effect of the new law on injuries among children zero to three and four to eight years of age. Estimates were adjusted using children nine to 14 years of age as controls. RESULTS: The booster seat law was associated with a 10.8% (95% CI 2.7% to 18.9%) reduction in the monthly rate of injuries in four- to eight-year-old children (P=0.01). This was equivalent to a decrease of 14.3 injuries per 1,000,000 children. Similarly, the monthly injury rate among children zero to three years of age decreased by 13.0% (95% CI 1.5% to 24.6% [9.8 injuries per 1,000,000]; P=0.03). CONCLUSION: The results provide evidence that British Columbia's new child safety restraint law was associated with fewer injuries among children covered by the new laws.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».