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Enregistrement W2588245629 · doi:10.1093/eurpub/ckv173.068

Driving behaviours near schools and child pedestrian-motor vehicle collisions in Toronto, Canada

2015· article· en· W2588245629 sur OpenAlexaffabout
Linda Rothman, Andrew Howard, Ron Buliung, Colin Macarthur, Alison Macpherson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedestrianPsychologyEnvironmental healthTransport engineeringMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The burden of child pedestrian motor vehicle collisions remains high world-wide. Most of children's exposure to traffic is while walking to school with active school transportation being promoted as an important source of physical activity. Although dangerous driving behaviours have been reported extensively near schools, their relationship with child pedestrian-motor vehicle collisions (PMVC) has not been defined. The purpose of the study was to examine the correlation between dangerous driving behaviours and historical child PMVC near elementary schools in Toronto, Canada. Methods Police-reported child PMVC (ages 4–12) from 2000–2011 during school travel times were mapped within 200 m of 118 schools. Observers measured dangerous driving and numbers of children walking to school during morning drop-off on a single day in 2011. A composite score of school social disadvantage was obtained from the school board. Built environment features were mapped and included as covariates. Multivariate Poisson regression was used to model the rates of PMVCs and dangerous driving, adjusted for the built environment and social disadvantage. Results There were 45 child PMVCs with 29 (64%) sustaining minor injuries resulting in emergency department visits. Dangerous driving behaviours were observed in 104 schools (88%). Each additional dangerous driving behaviour was associated with a 45% increase in collision rates (IRR = 1.45, 95% CI 1.02, 2.07). Higher speed roads (IRR = 1.27, 95% CI 1.13, 1.44) and social disadvantage (IRR = 2.99, 95% CI 1.03, 8.68) were associated with higher collision rates. Conclusions Dangerous driving was correlated with historical non-fatal child PMVC rates near schools with the most common behaviours related to unsafe parking and drop-offs. The results have important public health implications and have had impacts on City of Toronto and school board policies related to safe walking to school Key messages Dangerous driving behaviours were correlated with historical child pedestrian collisions near schools during school travel times controlling for higher speed roads and school social disadvantage Targeted multifaceted interventions must be developed to address dangerous driving behaviours to reduce child pedestrian collisions and promote safe walking to school

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,220 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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