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Enregistrement W7061791598

The Significance of Injuries and Anatomical Patterns of Trauma in Pedestrian and Cyclist Fatalities and their Association with Motor Vehicle Collision Dynamics and Post-Collision Kinematics

2023· article· en· W7061791598 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGyrotron and Vacuum Electronics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedestrianLogistic regressionContext (archaeology)Injury preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthMultivariate analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deaths from motor vehicle collisions (MVCs) are a major global health concern, with over 1.35 million fatalities reported annually by the United Nations. More than half involve pedestrians, cyclists, and motorcyclists. Post-mortem examinations by pathologists determine the cause of death and mechanisms of injury and play a significant role in the investigation of the deaths of vulnerable road users.\nThe purpose of this study was to understand the injury patterns sustained by pedestrians and cyclists fatally injured in motor vehicle impacts.\nThis study reviews the development of injury patterns described in the medical literature and identifies their limitations in the context of the current motor vehicle fleet, which includes various types of vehicles such as vans, sports utility, and pickup trucks.\nThe main objectives of this research were to determine injury patterns in pedestrians and cyclists killed in MVCs and compare them with the historical or “classical triads”. The study also aimed to investigate factors related to pedestrian and cyclist kinematics, MVC dynamics, and vehicle type, maneuver, and speed on injury patterns. Multivariate logistic regression models were developed to identify variables that were associated with specific serious to maximal injuries.\nData from 766 post-mortems done between 2013 and 2019 in Ontario were collected. There were 670 pedestrian fatalities and 96 cyclist fatalities. Distinct injury patterns emerged based on age groups, kinematics, vehicle type, vehicle maneuver, and speed. The findings highlighted variations in injury patterns between children, youth, adults, and the elderly, emphasizing the importance of considering age-specific factors when studying trauma.\nBased on the multivariate logistic regression models, recommendations have been made to assist pathologists, coroners, and police collision reconstructionists in their analysis of fatal pedestrian and cyclist-MVCs.\nOverall, this research contributes to a better understanding of the specific fatal injury patterns sustained by pedestrians and cyclists involved in MVCs. By considering collision dynamics, vehicle type, and other relevant factors, this study provides valuable insights for assisting MVC reconstruction and investigation, and postmortem assessment supporting future motor vehicle research and regulation in mitigating and preventing serious injuries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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