Winter Storms and Fall-Related Injuries: Is It Safer to Walk than to Drive?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emergency department visitation data were analyzed using a matched-pair, retrospective cohort method to estimate the effects of winter storms on fall-related injury risks for a midsized urban community in Ontario, Canada. Using a unique definition and classification of winter storm events and dry-weather control periods, relative risks of injury were estimated for total falls and two subcategories (same-level falls involving ice and snow; all other falls) across two storm event types (snowfall only; mixed precipitation). Winter storms were associated with 38% and 102% increases in the mean incidence of same-level falls involving ice and snow during snow events and freezing-rain events, respectively. The incidence of other types of falls was slightly but significantly less during snow events relative to dry-weather control periods. Findings suggest that walking is not safer than driving during winter storms, as same-level falls involving ice and snow accounted for 64% more of the injury burden than motor vehicle collisions. Significant reductions in mean relative risk estimates for fall-related injuries were apparent over the 2009–17 study period indicating possible long-term shifts in exposure, sensitivity, and/or risk-mitigating decisions, actions, and behavior. Consistent and significant effects of government-issued weather warning communications on risk outcomes were not found. Practitioners engaged in developing injury prevention strategies and related public risk messaging, in particular winter weather warnings and advisories, should place additional emphasis on falls and multimodal injury risks in communications related to winter storm hazards.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».