Work-related injury among direct care occupations in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine how injury rates and injury types differ across direct care occupations in relation to the healthcare settings in British Columbia, Canada. METHODS: Data were derived from a standardised operational database in three BC health regions. Injury rates were defined as the number of injuries per 100 full-time equivalent (FTE) positions. Poisson regression, with Generalised Estimating Equations, was used to determine injury risks associated with direct care occupations (registered nurses [RNs], licensed practical nurses [LPNs) and care aides [CAs]) by healthcare setting (acute care, nursing homes and community care). RESULTS: CAs had higher injury rates in every setting, with the highest rate in nursing homes (37.0 injuries per 100 FTE). LPNs had higher injury rates (30.0) within acute care than within nursing homes. Few LPNs worked in community care. For RNs, the highest injury rates (21.9) occurred in acute care, but their highest (13.0) musculoskeletal injury (MSI) rate occurred in nursing homes. MSIs comprised the largest proportion of total injuries in all occupations. In both acute care and nursing homes, CAs had twice the MSI risk of RNs. Across all settings, puncture injuries were more predominant for RNs (21.3% of their total injuries) compared with LPNs (14.4%) and CAs (3.7%). Skin, eye and respiratory irritation injuries comprised a larger proportion of total injuries for RNs (11.1%) than for LPNs (7.2%) and CAs (5.1%). CONCLUSIONS: Direct care occupations have different risks of occupational injuries based on the particular tasks and roles they fulfil within each healthcare setting. CAs are the most vulnerable for sustaining MSIs since their job mostly entails transferring and repositioning tasks during patient/resident/client care. Strategies should focus on prevention of MSIs for all occupations as well as target puncture and irritation injuries for RNs and LPNs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».