Child pedestrian and cyclist injuries, and the built and social environment across Canadian cities: the Child Active Transportation Safety and the Environment Study (CHASE)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Traffic injury is a leading and preventable cause of child death and disability, with child pedestrians and cyclists particularly vulnerable. Examining built environment correlates of child pedestrian and cyclist motor vehicle collisions (PCMVC) in different settings is needed to promote an evidence-based approach to road safety. METHODS: We conducted a cross-sectional study across multiple urban/suburban environments in Canada (Calgary, Toronto, Montreal, Laval, Peel Region). All public elementary schools were included (n=1030). We examined the role of land use/social environments, road environments and traffic safety interventions on the rates of child PCMVC within 1000 m of schools. Multivariable negative binomial regression was conducted for all cities and by individual city. In a subset of schools (n=389), we examined associations when controlling for active school transportation (AST). RESULTS: Mean PCMVC rate per school ranged from 0.13 collisions/year in Peel to 0.35 in Montreal. Child PCMVC were correlated with land use, social and road environments and traffic safety interventions. In fully adjusted models, social and land use features remained the most important correlates. New immigrant population had the largest positive association with child PCMVC (incidence rate ratio (IRR): 1.26, 95% CI 1.06 to 1.50), while old housing (pre-1960) density was most protective (IRR: 0.83, 95% CI 0.77 to 0.90). AST was associated with PCMVC, but it had no effect on the relationships between PCMVC and other social/environmental correlates. CONCLUSION: The built environment and social factors influence rates of child PCMVC. Opportunities to reduce child PCMVC exist through modifications to city design and road environments and implementing traffic safety interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».