Involvement of alcohol and drugs in crashes with vulnerable road users in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In order to effectively address the needs of pedestrians, cyclists, and motorcyclists in Canada, an epidemiological profile of injuries for such vulnerable road users is required to inform prevention initiatives. The Traffic Injury Research Foundation (TIRF) has partnered with the Public Health Agency of Canada (PHAC) to conduct a comparative analysis of injuries relating to vulnerable road users. The primary goal is to present an up-to-date overview of crashes and injuries related to vulnerable road users in Canada. A second goal is to present an assessment of the role of alcohol and drugs in these crashes. TIRF maintains two databases from which information was drawn. First, the National Fatality Database is a comprehensive, pan-Canadian, multi-decade set of core data related to all fatal motor vehicle crashes. Second, TIRF also maintains the Serious Injury Database, which contains information on persons seriously injured in crashes and on all drivers involved in these crashes. These data were compared with those available to PHAC including PHACrs own Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP), an injury surveillance system operating in the emergency departments of 11 paediatric and four general hospitals across Canada. Previous analyses have shown elevated instances of alcohol involvement among fatally injured pedestrians. Comparable results will be presented using the other data sources, both about alcohol as well as drug involvement. While the evidence may be limited, it can be concluded that the involvement of alcohol and drugs in crashes with vulnerable road users must not be underestimated. The available data will be discussed with a special emphasis on informing prevention and mitigation initiatives.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».