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Enregistrement W637365993

The effects of multiple medical conditions on the risk of Quebec drivers being involved in a motor vehicle crash

2014· article· en· W637365993 sur OpenAlexaboutno aff
Jamie Dow, Matthew Gaudet, Émilie Turmel

Notice bibliographique

RevueSchriftenreihe Fahreignung · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashInjury preventionDemographyOddsOccupational safety and healthMedicinePoison controlHuman factors and ergonomicsOdds ratioMedical emergencyPsychologyEnvironmental healthLogistic regressionComputer scienceInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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