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MVC 流行病学研究中的方法学考虑因素。

Methodological considerations in MVC epidemiological research.

机构信息

Child Health Evaluative Sciences, Hospital for Sick Children Research Institute, Toronto, Ontario, Canada

School of Occupational and Public Health Faculty of Community Services, Ryerson University, Toronto, Ontario, Canada.

出版信息

Inj Prev. 2021 Apr;27(2):155-160. doi: 10.1136/injuryprev-2020-043987. Epub 2020 Nov 16.

Abstract

BACKGROUND

The global burden of MVC injuries and deaths among vulnerable road users, has led to the implementation of prevention programmes and policies at the local and national level. MVC epidemiological research is key to quantifying MVC burden, identifying risk factors and evaluating interventions. There are, however, several methodological considerations in MVC epidemiological research.

METHODS

This manuscript collates and describes methodological considerations in MVC epidemiological research, using examples drawn from published studies, with a focus on the vulnerable road user population of children and adolescents.

RESULTS

Methodological considerations in MVC epidemiological research include the availability and quality of data to measure counts and calculate event rates and challenges in evaluation related to study design, measurement and statistical analysis. Recommendations include innovative data collection (eg, naturalistic design, stepped-wedge clinical trials), combining data sources for a more comprehensive representation of collision events, and the use of machine learning/artificial intelligence for large data sets.

CONCLUSIONS

MVC epidemiological research can be challenging at all levels: data capture and quality, study design, measurement and analysis. Addressing these challenges using innovative data collection and analysis methods is required.

摘要

背景

在弱势道路使用者中,与 MVC 相关的伤害和死亡的全球负担,导致了在地方和国家层面实施预防计划和政策。MVC 流行病学研究是量化 MVC 负担、确定危险因素和评估干预措施的关键。然而,MVC 流行病学研究中有几个方法学上的考虑因素。

方法

本文通过引用已发表的研究,结合示例,对 MVC 流行病学研究中的方法学考虑因素进行了总结和描述,重点关注儿童和青少年这一弱势道路使用者群体。

结果

MVC 流行病学研究中的方法学考虑因素包括用于测量计数和计算事件率的数据的可用性和质量,以及与研究设计、测量和统计分析相关的评估挑战。建议包括创新的数据收集方法(例如,自然主义设计、阶梯式临床试验),结合数据源以更全面地描述碰撞事件,以及使用机器学习/人工智能处理大数据集。

结论

MVC 流行病学研究在各个层面都具有挑战性:数据采集和质量、研究设计、测量和分析。需要使用创新的数据收集和分析方法来应对这些挑战。

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