Prevention of agricultural injuries: an evaluation of an education-based intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of an agricultural health and safety program in reducing risks of injury. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: 50 rural municipalities in the Province of Saskatchewan, Canada. INTERVENTION: The Agricultural Health and Safety Network (AHSN), a mainly educational program that administered 112 farm safety interventions over 19 years. SUBJECTS: 5292 farm people associated with 2392 Saskatchewan farms. Farms and associated farm people were categorized into three groups according to years of participation in the AHSN. IMPACT: self-reported prevalence of: (1) farm safety practices; (2) physical farm hazards. OUTCOME: (1) self-reported agricultural injuries. RESULTS: After adjustment for group imbalances and clustering at the rural municipality level, the prevalence of all impact and outcome measures was not significantly different on farms grouped according to years of AHSN participation. To illustrate, the adjusted relative risk of reporting no rollover protection on tractors among farms with none (0 years) versus high (>8 years) levels of AHSN participation was 0.95 (95% CI 0.69 to 1.30). The adjusted relative risk for agricultural injuries (all types) reported for the year before the survey was 0.99 (95% CI 0.74 to 1.32). CONCLUSIONS: Educational interventions delivered via the AHSN program were not associated with observable differences in farm safety practices, physical farm hazards, or farm-related injury outcomes. There is a need for the agricultural sector to extend the scope of its injury prevention initiatives to include the full public health model of education, engineering, and regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».