Assessing Factors Associated with Non-Fatal Injuries from Road Traffic Accidents among Malaysian Adults: A Cross-Sectional Analysis of the PURE Malaysia Study
Notice bibliographique
Résumé
Non-fatal injuries (NFIs) due to road traffic accidents (RTAs) are a public health problem worldwide that significantly impacts the population morbidity and healthcare costs. As the demands for vehicles in developing countries, such as Malaysia, is increasing annually, the present study aims to determine the prevalence and factors associated with NFIs due to RTAs among Malaysia's adult population. METHODS: This was a cross-sectional study involving 15,321 participants from the Prospective Urban and Rural Epidemiological (PURE) study conducted in Malaysia. Participants reported whether they had experienced an NFI that limited their normal activities within the past 12 months. Data on risk factors for NFIs were elicited. Multiple logistic regression models were fitted to identify the associated factors. RESULTS: Overall, 863 participants (5.6% of 15,321) reported at least 1 NFI in the past 12 months, with 303 caused by RTAs (35.1%), 270 caused by falls (31.3%) and 290 attributed to other causes (33.6%). The factors associated with higher odds of sustaining an NFI due to an RTA were being male (adjusted odd ratio (AOR) 2.08; 95% CI 1.33-3.26), having a primary (2.52; 1.40-4.55) or secondary (2.64; 1.55-4.49) level of education, being overweight to obese (1.40; 1.01-1.94), being currently employed (2.03; 1.31-3.13) and not practicing a noon nap/siesta (1.38; 1.01-1.89). CONCLUSIONS: The occurrence of NFIs due to RTAs is highly preventable with strategic planning aimed at reducing the risk of RTAs among the Malaysian population. Interventions focusing on protecting road users, especially those who drive two-wheelers, with proactive road safety awareness and literacy campaigns, combined with strict enforcement of the existing traffic laws and behavioural modifications, may reduce the risk of NFIs following RTAs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».