Injury patterns and circumstances associated with electric scooter collisions: a scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electric scooters are personal mobility devices that have risen in popularity worldwide since 2017. Emerging reports suggest that both riders and other road users, such as pedestrians and cyclists, have been injured in electric scooter-associated incidents. We undertook a scoping review of the current literature to evaluate the injury patterns and circumstances of electric scooter-associated injuries. METHODS: A scoping review of literature published from 2010 to 2020 was undertaken following accepted guidelines. Relevant articles were identified in Medline, Embase, SafetyLit and Transport Research International Documentation using terms related to electric scooters, injuries and incident circumstances. Supplemental searches were conducted to identify relevant grey literature (non-peer-reviewed reports). RESULTS: Twenty-eight peer-reviewed studies and nine grey literature records were included in the review. The current literature surrounding electric scooter-associated injuries mainly comprises retrospective case series reporting clinical variables. Factors relating to injury circumstances are inconsistently reported. Findings suggest that the head, upper extremities and lower extremities are particularly vulnerable in electric scooter falls or collisions, while injuries to the chest and abdomen are less common. Injury severity was inconsistently reported, but most reported injuries were minor. Low rates of helmet use among electric scooter users were noted in several studies. CONCLUSION: Electric scooters leave riders vulnerable to traumatic injuries of varying severity. Future work should prospectively collect standardised data that include information on the context of the injury event and key clinical variables. Research on interventions to prevent electric scooter injuries is also needed to address this growing area of concern.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle