Evaluation of a population health strategy to reduce distracted driving: Examining all “Es” of injury prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cell phone use while driving (CPWD) increases the risk of crashing and is a major contributor to injuries and deaths. The objective of this study was to describe the evaluation of a multifaceted, evidence-based population health strategy for the reduction of distracted driving. METHODS: A multipronged campaign was undertaken from 2014 to 2016 for 16- to 44-year-olds, based on epidemiology, focused on personal stories and consequences, using the "Es" of injury prevention (epidemiology, education, environment, enforcement, and evaluation). Education consisted of distracted driving videos, informational cards, a social media AdTube campaign, and a movie theater trailer, which were evaluated with a questionnaire regarding CPWD attitudes, opinions, and behaviors. Spatial analysis of data within a geographic information system was used to target advertisements. A random sample telephone survey evaluated public awareness of the campaign. Increased CPWD enforcement was undertaken by police services and evaluated by ARIMA time series modeling. RESULTS: The AdTube campaign had a view rate of >10% (41,101 views), slightly higher for females. The top performing age group was 18- to 24-year-olds (49%). Our survey found 61% of respondents used handheld CPWD (14% all of the time) with 80% reporting our movie trailer made them think twice about future CPWD. A stakeholder survey and spatial analysis targeted our advertisements in areas of close proximity to high schools, universities, near intersections with previous motor vehicle collisions, high traffic volumes, and population density. A telephone survey revealed that 41% of the respondents were aware of our campaign, 17% from our print and movie theater ads and 3% from social media. Police enforcement campaign blitzes resulted in 160 tickets for CPWD. Following campaign implementation, there was a statistically significant mean decrease of 462 distracted driving citations annually (p = 0.001). CONCLUSION: A multifaceted, evidence-based population health strategy using the Es of injury prevention with interdisciplinary collaboration is a comprehensive method to be used for the reduction of distracted driving. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, level IV.
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 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 | 0,057 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».