Measuring inequities in transportation injuries in a Canadian commuter cohort: impacts of individual versus neighbourhood income
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Low income has been associated with a higher risk of transportation-related injury however, previous studies have largely relied on area-level income, due to the limited availability of individual-level data. Methods To examine the independent and combined roles of individual- and area-level income, this prospective cohort study followed ~ 6,557,000 Canadians from the Canadian Census Health and Environment Cohorts (2006, 2011, 2016), for pedestrian, bicycling, or motor vehicle hospitalizations. Income was measured (1) individually by the low-income cut-off and (2) at the area level using neighbourhood income quintiles. Poisson regression estimated the incidence rate ratios (IRR) and 95% confidence intervals (CI) for transportation-related hospitalizations. Results After adjusting for covariates, low-income individuals had higher risks of hospitalizations for pedestrian (IRR = 1.93, 95%CI (1.62, 2.29)), bicycling (IRR = 1.16, 95%CI (1.01, 1.34)) and motor vehicle injuries (IRR = 1.18, 95%CI (1.06, 1.31)). When both individual and neighbourhood income were assessed together we estimated, that those who lived in the lowest income neighbourhoods (compared to the highest) had a higher risk of pedestrian (IRR = 1.80, 95%CI (1.51, 2.14)) and motor vehicle injury (IRR = 1.33, 95%CI (1.22, 1.42)) but lower risk of bicycling injury (IRR = 0.73, 95%CI (0.65, 0.81)). Conclusions The interaction between individual and neighbourhood income revealed an increased injury risk for low-income individuals in all neighbourhoods, with large inequities in pedestrian and motor vehicle injury risk persisting even in the highest-income neighbourhoods. These findings demonstrate individual income independently contributes to transportation injury risk, underscoring the importance of considering both individual- and area-level income.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,173 | 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 ».