Effectiveness of child restraints and booster legislation in Israel
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: 96 countries in the world have enacted child restraints and booster legislation (CRBL). Yet, findings regarding the effectiveness of CRBLs are mixed. The current study is the first to examine the association between Israel's CRBL, implemented in November 2004, and the traffic injury and fatality rates among children aged 0-9 years. We extend on previous studies by accounting for risk exposure and by comparing populations of children affected by the legislation to those who were not. METHODS: We used an interrupted time series design of kilometre driven-based traffic injury rates for children aged 0-4 years and children aged 5-9 years using childred aged 10-14 years as a comparison group. We estimated the effects of Israel's CRBL using monthly injury and fatality count data from the Israeli Central Bureau of Statistics. The sample includes all child vehicle occupants injured and killed in crashes in Israel between January 2003 and December 2011. RESULTS: Children aged 0-4 years experienced a 5.17% yearly reduction in traffic injury rate (incidence rate ratio (IRR): 0.94(95% CI 0.92 to 0.96); p=0.000), and the injury rate for children aged 5-9 years was associated with a 4.10% yearly reduction (IRR: 0.95(95% CI 0.93 to 0.98); p=0.001). The comprehensive CRBL implemented in Israel was associated with a 6.3% (95% CI -7.2% to5.5%; p=0.001) reduction in traffic injuries and fatalities for children aged 0-9 years. CONCLUSION: This is the first study comparing traffic injury rates per kilometre driven for motor vehicle-occupant children before and after the implementation of the CRBL in Israel.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».