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Enregistrement W3184519837 · doi:10.5539/gjhs.v13n9p24

A Pilot Study of Visual Function Parameters and Their Relationship to Road Traffic Accidents among Drivers in Trinidad and Tobago

2021· article· en· W3184519837 sur OpenAlexvenueno aff
Kingsley Ekemiri, Prashan Seepersad, Ngozika Esther Ezinne, Krista Seetaram, Niall Farnon

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicenseNonprobability samplingPsychologyEnvironmental healthCross-sectional studyGeographyOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsTransport engineeringPoison controlOptometryMedicineEngineeringPopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vision attributes to about 95% of the sensory requirements for driving. When driving, impaired visual functions will undoubtedly result in a delayed response to obstructions. The regulations governing the issuing and renewal of a driver’s license in Trinidad make no provision of a visual requirement assessment. The study was prompted by an upsurge in road traffic accidents in Trinidad and Tobago, a twin-island nation. AIM: This pilot study investigates the relationship between defects in visual functions and traffic accidents among drivers on the island of Trinidad. METHODOLOGY: This descriptive cross-sectional study utilizes a non-probability purposive sampling approach to enroll licensed drivers who had been driving within the island’s districts for the past five years, the study conducted at a Multi-Health-Training Facility in Trinidad’s Central Area. After completing a semi-structured questionnaire, participants were given a full eye examination. RESULTS: 128 licensed drivers, both male and female, were enrolled for this study with ages ranging from 20 to 70 years with a mean age of 40.9 years ± 13.3 years, in which majority (83.6%, n = 107) of the drivers did not perform an eye exam before obtaining/renewing their driver’s license. About 32% (n = 41) of these drivers were involved in an RTA in the last five years. There was a statistically significant association between colour vision defect (x² = 15.94, p = 0.00), contrast sensitivity with a logCS score of less than 1.52 (x² = 25.05, p = 0.00, Cramer’s V= 0.442) and the occurrence of road traffic accident. CONCLUSION: According to this study, one-quarter of drivers have been involved in a road traffic accident within the last five years, and three-quarters have never had an eye examination before obtaining or renewing their driver’s license. The relevance of designing and developing a screening protocol that can be easily applied to driving safety licensing policies were established in this study. Based on these findings, prospective driver’s license applicants must undergo a complete eye examination, to drastically reduce RTAs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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