Risk factors of bicycle traffic injury among middle school students in chaoshan rural areas of china
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bicycle injuries are a leading cause of accidental death among children in the world, and bicycle-related injuries are also very common in China, thus to find out bicycle injury risk factors is imperative. This study aims to identify the cyclist-, bicycle- and road-related risk factors of bicycle injury, to develop health education programs as an intervention and to provide a scientific basis for establishing policies against bicycle injury. METHODS: We selected two middle schools randomly among seven schools in Chaoshan rural areas,where the main means of transportation for students from home to school was bicycle. The subjects were middle school students from 7th to 9th grades from Gucuo Middle School and Hefeng Middle School. Cyclists were surveyed through questionnaires about bicycle injury in the past 12 months. RESULTS: Multivariable logistic analysis showed that compared with a combination-type road、 motor lane and a non-intact road were both risk factors of bicycle injuries. This was followed by riding with fatigue, non-motor lane and inattentive riding. CONCLUSION: Bicycle injuries are frequent in China. Three risk factors on bicycle traffic injury among middle school students in Chaoshan rural areas of China were identified. This study provides important data to develop intervention strategies for China and other developing countries.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».