Les confinements et les blessures à vélo : une analyse temporelle des taux de blessures au Québec au cours de la première année de la pandémie
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Le vélo a gagné en popularité au cours de la pandémie de COVID-19, sans que l’on connaisse l’impact de cette situation sur les blessures chez les cyclistes. Nous avons étudié l’effet des confinements sur les hospitalisations associées à des blessures à vélo. Méthodologie Nous avons relevé les cas d’hospitalisation pour blessure à vélo au Québec (Canada) entre avril 2006 et mars 2021. Nous avons utilisé des rapports de taux (RT) et des intervalles de confiance (IC) à 95 % pour comparer les taux d’hospitalisation par type de blessure subie à vélo et par site anatomique au cours de deux vagues de la pandémie. Nous avons appliqué un modèle de régression de type séries chronologiques interrompues afin d’évaluer l’effet des confinements sur les taux mensuels d’hospitalisation associés aux blessures à vélo, en fonction de l’âge, du sexe et d’autres caractéristiques. Résultats Il y a eu 2 020 hospitalisations pour blessure à vélo entre mars 2020 et mars 2021, dont 617 pendant le premier confinement et 67 pendant le deuxième confinement. Par rapport à la période prépandémique, la plus grande augmentation du risque de blessures liées aux déplacements à vélo pendant le premier confinement a concerné les fractures (RT = 1,44; IC à 95 % : 1,26 à 1,64) et les lésions traumatiques à la tête et au cou (RT = 1,59; IC à 95 % : 1,19 à 2,12). Lors de chaque mois durant le premier confinement, les taux d’hospitalisation pour blessure à vélo ont été considérablement plus élevés qu’en période prépandémique chez les adultes, les adolescents et les personnes vivant dans des quartiers favorisés sur le plan socio-économique ainsi que dans des quartiers à faible densité de population dite racisée. Aucune association avec les blessures à vélo n’a été constatée lors du deuxième confinement. Conclusion Le premier confinement a déclenché une augmentation marquée des hospitalisations pour blessures à vélo, en particulier chez les adultes, les adolescents et les personnes vivant dans des quartiers plus favorisés sur le plan socio-économique et à plus faible densité de population dite racisée.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».