Fatigue Increases the Risk of Injury From Sharp Devices in Medical Trainees Results From a Case-Crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extreme fatigue in medical trainees likely compromises patient safety, but regulations that limit trainee work hours have been controversial. It is not known whether extreme fatigue compromises trainee safety in the healthcare workplace, but evidence of such a relationship would inform the current debate on trainee work practices. Our objective was to evaluate the relationship between fatigue and workplace injury risk among medical trainees and nontrainee healthcare workers. DESIGN: Case-crossover study. SETTING: Five academic medical centers in the United States and Canada. PARTICIPANTS: Healthcare workers reporting to employee healthcare clinics for evaluation of needlestick injuries and other injuries related to sharp instruments and devices (sharps injuries). Consenting workers completed a structured interview about work patterns, time at risk of injury, and frequency of fatigue. RESULTS: Of 350 interviewed subjects, 109 (31%) were medical trainees. Trainees worked more hours per week (P<.001) and slept less the night before an injury (P<.001) than did other healthcare workers. Fatigue increased injury risk in the study population as a whole (incidence rate ratio [IRR], 1.40 [95% confidence interval {CI}, 1.03-1.90]), but this effect was limited to medical trainees (IRR, 2.94 [95% CI, 1.71-5.07]) and was absent for other healthcare workers (IRR, 0.97 [95% CI, 0.66-1.42]) (P=.001).Conclusions. Long work hours and sleep deprivation among medical trainees result in fatigue, which is associated with a 3-fold increase in the risk of sharps injury. Efforts to reduce trainee work hours may result in reduced risk of sharps-related injuries among this group.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».