Political orientation and traffic deaths: An ecological analysis
Notice bibliographique
Résumé
Americans have some of the highest traffic fatality risks and the most polarized national politics compared to other democracies. This study tested whether traffic fatality risks in the United States are associated with state-level presidential voting patterns. In this cross-sectional ecological analysis, we examined state-level popularity of the Republican presidential candidate with traffic fatality data from the National Highway Traffic Safety Administration. The analysis covered seven presidential elections from 1996 to 2020. Sensitivity analyses examined voter turnout as a non-partisan predictor, three health behaviors as negative control outcomes, and three medical causes of death as positive control outcomes. A higher share of votes for the Republican presidential candidate in 2020 was correlated with higher traffic fatality risks (r = 0.63, p < 0.001). On average, a 1% increase in Republican popularity was associated with 20 extra traffic deaths per state annually (95% confidence interval = 13 to 28). This pattern replicated in six prior presidential elections and persisted across all ages, both sexes, diverse road users, and irrespective of alcohol influence. American states with a higher share of votes for the Republican presidential candidate tend to have higher traffic fatality risks. Clinicians, patients, and policymakers living in Republican states should be extra careful driving and at other times traveling on public roads in the community.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».