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Enregistrement W3025250017 · doi:10.35627/2219-5238/2020-325-4-43-47

The Lack of First Aid Skills as a Contributing Factor of High Road Traffic Fatality Ratesin the Russian Federation

2020· article· en· W3025250017 sur OpenAlexaboutno aff
A. P. Popov, U. M. Kaimakova, N. P. Stetsky, I.V. Rebro, D.A. Mustafina

Notice bibliographique

RevueЗДОРОВЬЕ НАСЕЛЕНИЯ И СРЕДА ОБИТАНИЯ - ЗНиСО / PUBLIC HEALTH AND LIFE ENVIRONMENT · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicenseFunctional illiteracyRussian federationFirst aidQuarter (Canadian coin)HarmPsychologyPolitical scienceGeographyMedicineMedical emergencySocial psychologyLawRegional science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Russian Federation is among the countries with the highest road traffic fatality rates in the WHO European Region. One of the main reasons for that is the personal attitude of traffic participants to safety that includes medical illiteracy and unpreparedness to render first aid to the injured. Our objective was to study failure to give quick and competent first aid as one of the possible causes of road traffic deaths in the Russian Federation and to identify potential ways of improving the situation. Materials and methods: In May-September 2018, in January and June 2019, we conducted a survey of 403 Russian citizens (284 men and 119 women) having a driver’s license and driving experience in different Russian regions including the Volgograd Region, the Krasnodar Krai, the Rostov Region, Moscow, etc. The respondents were asked to answer the questions about first aid training courses in driving schools, prior involvement in road traffic accidents, and first aid techniques. Results: Most of the respondents (63%) reported having had first aid training courses at driving schools given by driving instructors and almost a quarter of the respondents (23%) reported having never had such courses at all. Approximately 68% of the survey participants had no first aid training using dummies. About 17% witnessed traffic collisions and provided at least some level of first aid while almost 14% could not give any help due to the stressful situation or fear to do harm to the injured. We then calculated the number of correct and complete answers rated 1 and 2 points according to the estimation scale and drew a control chart of the average value. The analysis of the control chart showed that 331 of 403 participants (82%) passed our test. Conclusions: Although the results were not as bad as might have been expected, significant gaps in basic first aid knowledge did exist: some respondents failed to answer the questions correctly. Given that in addition to theoretical knowledge the person should be able to use this knowledge decisively and calmly, without panic and the fear of blood, the percentage of those who can really help is even lower. First aid training courses in driving schools shall be mandatory and must be given by medical professionals. Governmental regulatory authorities should pay special attention to this issue when licensing. At the same time, more emphasis should be placed on first aid training in educational institutions (kindergartens, schools, colleges, and universities). In addition, we recommend compulsory first aid training of professional drivers of commercial vehicles.

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)0,003
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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