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Enregistrement W2999315039 · doi:10.24095/hpcdp.40.1.02

Adoption of municipal bylaw legislating mandatory helmet use for cyclists under the age of 18: impact on cycling and helmet use

2020· article· en· W2999315039 sur OpenAlexafffundvenueabout
Aurélie Maurice, Michel Lavoie, Denis Hamel, Mylène Riva

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecMcGill UniversityCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésCyclingLegislationConfidence intervalDemographyDemographic economicsGerontologyMedicineGeographyPolitical scienceLawSociologyEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Bicycle helmet use is recognized as an effective way to prevent head injuries in cyclists. A number of countries have introduced legislation to make helmets mandatory, but many object to this type of measure for fear that it could discourage people, particularly teenagers, from cycling. In 2011, the City of Sherbrooke adopted a bylaw requiring minors to wear a bicycle helmet. The objective of this study was to assess the impact of this bylaw on cycling and bicycle helmet use. METHODS: The impact of the bylaw was measured by comparing the evolution of bicycle helmet use among youth aged 12 to 17 years in the Sherbrooke area (n = 248) and in three control regions (n = 767), through the use of logistic regression analyses. RESULTS: Cycling rates remained stable in the Sherbrooke area (going from 49.9% to 53.8%) but decreased in the control regions (going from 59.1% to 46.3%). This difference in evolution shows that cycling rates increased in the Sherbrooke area after the adoption of the bylaw, compared to the control regions (odds ratio [OR] of the interaction term: 2.32; 95% confidence interval [CI]: 1.01-5.35). With respect to helmet use, a non-statistically significant upward trend was observed in the Sherbrooke area (going from 43.5% to 60.6%). This figure remained stable in the control regions (going from 41.5% to 41.9%). No significant difference was observed in the evolution of helmet use between the two groups (OR of the interaction term of 2.70; 95% CI: 0.67-10.83). CONCLUSION: After the bylaw was adopted, bicycle use among youth aged 12 to 17 years in the Sherbrooke area remained stable and helmet used increased, though not significantly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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