The effects of multiple medical conditions on the risk of Quebec drivers being involved in a motor vehicle crash
Notice bibliographique
Résumé
Three major studies have examined the influence of medical conditions upon crash risk. (Monash report, Charlton et al (2010); Vaa (2003); Vernon et al (2002)). These large studies reveal that some medical conditions are associated with higher risk of an adverse driving event, crashes and infractions, than others. A previous paper of the authors on crash risk for Quebec drivers with a medical condition demonstrated that there are increases to crash risk according to the number of medical conditions that are present (see also 01528271). In this paper, this phenomenon is investigated in more detail: The objective of this phase of the Quebec study is to examine the effects of multiple medical conditions on the risk of drivers having a crash involving injury or death. The results revealed that female drivers with multiple medical conditions have crash risks that are consistently higher than their male counterparts. For female drivers the incremental increase in crash risk for each additional medical condition is double that for males with the same number of medical conditions. However, when comparing males to females it should be borne in mind that the crash risk for a male with no medical conditions is 1.60 times greater than his female equivalent. Thus, although the female drivers may have higher odds ratios, the number of crashes in which they are involved may be fewer than those of their male counterparts. Contrary to the other age groups, the crash risk does not increase for the over-65 age-group with more than 3 conditions. These results underline the importance for licensing agencies of identifying younger drivers with multiple medical conditions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».