Obesity as a Possible Risk Factor for Lost-time Injury in Registered Nurses: A Literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Time-loss injuries are still a major occurrence in Canada, injuring thousands of Canadian workers each year. With obesity rates on the rise across the country, as well as around the world, it is important that the possible effects of obesity in the workplace be fully understood, especially those effects linked to lost-time injuries. The aim of this paper was to evaluate predictors of workplace lost-time injuries and how they may be related to obesity or high body mass index by examining factors associated with lost-time injuries in the health care sector, a well-studied industry with the highest number of reported time loss injuries in Canada. A literature review focusing on lost-time injuries in Registered Nurses (RNs) was conducted using the keywords and terms: lost time injury, workers' compensation, occupational injury, workplace injury, injury, injuries, work, workplace, occupational, nurse, registered nurse, RN, health care, predictors, risk factors, risk, risks, cause, causes, obese, obesity, and body mass index. Data on predictors or factors associated with lost-time injuries in RNs were gathered and organized using Loisel's Work Disability Prevention Management Model and extrapolated upon using existing literature surrounding obesity in the Canadian workplace.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle