A comparison of self-reported motor vehicle collision injuries compared with official collision data: An analysis of age and sex trends using the Canadian National Population Health Survey and Transport Canada data
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study was to compare the age and sex trends of motor vehicle collision injuries between a nationally representative self-report survey and official police motor vehicle collision report data. To do this, population-based estimates of motor vehicle collision injuries were established using data from the National Population Health Survey (NPHS), a prospective, population-based, longitudinal survey that was compared to Transport Canada’s official motor vehicle collision report statistics. Methods: Aggregated mean data (1994–1996) were compared for seven age groups (15–19, 20–24, 25–34, 35–44, 45–54, 55–64, and 65+) from both data sets. Results: No significant differences were found between males’ and females’ MVC injuries for any age category in the NPHS. A comparison of the NPHS and Transport Canada data found two small (significant) within-sex differences between the data sets, but overall, the analysis largely revealed similar trends for self-reported injury for all age categories and sex. Conclusions: The results indicate that the incidence of injuries based on self-report data in a nationally representative sample is similar to official sources of reporting and are thus a valid indicator or motor vehicle collision injury incidence. The results also confirm that injury trends differ from fatality trends.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».