Impact of the program life in traffic and new zero-tolerance drinking and driving law on the prevalence of driving after alcohol abuse in Brazilian capitals: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Driving under the influence of alcohol is one of the main factors for morbidity and mortality from traffic accidents. In 2010 and 2013, the Program Life in Traffic was implemented in Brazil, including the international initiative " Road Safety in Ten Countries ", which established actions to reduce one of the main risk factors for road traffic injuries, the driving under the influence of alcohol. In 2012, a new zero-tolerance drinking and driving law (new dry law) was implemented, establishing a zero-tolerance limit for the drivers' blood alcohol concentration, and increasing punitive measures. This study aimed at analyzing the impact of these measures on the prevalence of driving under the influence of alcohol abuse in Brazilian capitals. Methods An interrupted time series study was conducted using the models of autoregressive integrated moving average or seasonal autoregressive integrated moving average. The main outcome was the prevalence of driving after alcohol abuse in the adult population (≥ 18 years). The model's predictors were the interventions "Program Life in Traffic" and "New Dry Law". The former was implemented in the first quarter of 2011, initially in five capitals: Belo Horizonte, Campo Grande, Palmas, Teresina, and Curitiba, being expanded to the other capitals in the first quarter of 2013. The latter was implemented in the country on the first quarter of 2013. Data source for the study was the records of the surveillance system for risk and protection factors of chronic diseases through telephone survey (Vigitel) from 2007 to 2016. Results The time intervals considered in the study were the quarters. Thirty-eight units were considered in the analysis, corresponding to time series points. It was found that after the implementation of the Program Life in Traffic, in the first quarter of 2011, there was a reduction in the prevalence in Belo Horizonte and Curitiba. Because the introduction of the New Dry Law and the Program Life in Traffic took place in similar periods in the other cities, there was a significant reduction in the outcome prevalence in the cities of Aracaju, Belo Horizonte, Boa Vista, Fortaleza, João Pessoa, Maceió, Manaus, Palmas, Porto Alegre, Recife, Teresina, Rio Branco, and Vitória following the law application. Conclusion The present study identified an immediate impact of the Program Life in Traffic in two capitals (Belo Horizonte and Curitiba) and a joint impact of the New Dry Law in 13 capitals. The results of this study have implications for strengthening interventions aimed at reducing the burden of morbidity and mortality from traffic accidents in Brazil.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».