Road traffic injuries and associated mortality in the Islamic Republic of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background: Road traffic accidents are a major public health problem globally, causing millions of injuries, deaths and disabilities, and a huge loss of financial resources, especially in low- and middle-income countries. Aim: To determine the incidence of road traffic injuries and associated mortality from 1997 to 2020 in the Islamic Republic of Iran. Methods: This retrospective study used data from the Legal Medicine Organization of the Islamic Republic of Iran to estimate the annual rates of road traffic injuries and associated mortality from 21 March 1997 to 20 March 2020. The data were analysed using STATA version 14 and the annual rates are reported per 100 000 population. Results: During the study period, 5 760 835 road traffic injuries and 472 193 deaths were recorded in the Islamic Republic of Iran. The mortality rate increased from 22.4 per 100 000 in 1997 to 40 per 100 000 in 2005 and decreased to 18.4 per 100 000 in 2020. The injury rate increased from 111.1 per 100 000 in 1997 to 394.9 per 100 000 in 2005. It decreased in 2006 and 2007 and increased from then until 2010, finally reaching 331.8 per 100 000 in 2020. The male to female ratio for road traffic mortality was 3.9 in 1997 and 4.6 in 2020. The case fatality rate was highest (20.1%) in 1997 and decreased to 5.6% in 2020. Conclusion: Continuous interventions are needed to reduce the burden of road traffic injuries and associated mortality in the Islamic Republic of Iran.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».