Trends in needlestick injury incidence following regulatory change in Ontario, Canada (2004–2012): an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of jurisdictions have used regulation to promote the adoption of safety-engineered needles as a primary solution to reduce the risk of needlestick injuries among healthcare workers. Regulatory change has not been complemented by ongoing efforts to monitor needlestick injury trends which limits opportunities to evaluate the need for additional investment in this area. The objective of this study was to describe trends in the incidence of needlestick injuries in Ontario prior to and following the establishment of regulation to promote the adoption of safety-engineered needles. METHODS: An observational study of needlestick injuries obtained from two independent administrative data sources (emergency department records for the treatment of work-related disorders and workers' compensation claims) for a population of occupationally-active adults over the period 2004-2012. RESULTS: Comparing the year prior to the regulation being established (2006) to three years after the regulation came into effect (2011), needlestick injury rates in the health and social services sector that were captured by workers' compensation claims declined by 31% and by 43% in the work-related emergency department records. Rates of workers' compensation claims associated with needlestick injuries declined by 31% in the hospital sector, by 67% in the long-term care sector and have increased by approximately 1% in nursing services over the period 2004-2012. CONCLUSIONS: Two independent administrative data sources documented an overall reduction in needlestick injuries in the province of Ontario following a regulatory requirement to adopt safety-engineered needles; however, a substantial burden of occupational needlestick injuries persists in this setting.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».