PW 1341 A systematic review of the impact of bicycle helmet legislation on cycling exposure
Notice bibliographique
Résumé
Background Cycling is a physical activity with many health and environmental benefits. There are inherent risks while cycling and bicycle helmets have been proposed as a means to mitigate head injury along with crash avoidance strategies such as separated cycling infrastructure. Twenty-seven countries around the world have enacted bicycle helmet legislation (BHL) to increase helmet usage among cyclists. Critics of BHL often claim legislation deters cycling uptake. Methods Five electronic databases (MEDLINE, EMBASE, COMPENDEX, SCOPUS, WEB OF SCIENCE) were searched to identify relevant studies. Two authors independently assessed records retrieved in adherence to the PRISMA statement. The included studies reported data on cycling exposure pre- and post-legislation. Results 22 studies with data from 6 countries covering 16 jurisdictions were identified from the peer-reviewed and grey literature. The methods used to measure cycling include direct observation at fixed locations, self-reported surveys, hospital data, police-reported crashes and movement counters. Most studies had a single pre-legislation observation making it impossible to estimate existing trends. Although BHL exists in 27 countries, our systematic review identified studies from Australia, Canada, New Zealand, Spain, Sweden and the United States. Conclusions In our preliminary results, most studies found no or conflicting evidence of reductions in cycling following BHL. In the few studies reporting reductions in cycling following BHL, these could be due to existing trends or a general shift from active transport modes to personal motor vehicle travel. Due to the lack of data across most jurisdictions with BHL, caution should be exercised when interpreting these results.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».