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Enregistrement W2103659826 · doi:10.1186/1478-7954-12-9

Application of disability-adjusted life years to predict the burden of injuries and fatalities due to public exposure to engineering technologies

2014· article· en· W2103659826 sur OpenAlexaffabout
Arun Veeramany, Srikanth Mangalam

Notice bibliographique

RevuePopulation Health Metrics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthBenchmarkingMetric (unit)Occupational safety and healthPoison controlRisk analysis (engineering)Population healthPopulationInjury preventionMedicineEnvironmental healthOperations managementEngineeringBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As a public safety regulator, the Technical Standards and Safety Authority (TSSA) of Ontario, Canada predicts and measures the burden of injuries and fatalities as its primary means of characterizing the state of public safety and for decision-making purposes through the use of a simulation model. The paper proposes a simulation-based predictive model and the use of disability-adjusted life years (DALYs) as a population health metric for the purposes of reporting, benchmarking, public safety decision-making, and organizational goal setting. The proposed approach could be viewed as advancement in the application of traditional population health metrics, used primarily for public health policy decisions, for the measurement and prediction of safety risks across a wide variety of engineering technologies to which the general public is exposed. RESULTS: The proposed model is generic and applicable to a wide range of devices and technologies that are typically used by the general public. As an example, a measure of predicted risk that could result from the use of and exposure to elevating devices in the province of Ontario is presented in terms of the DALY metric. The predictions are further categorized in terms of the causal attribution of the risks for the purposes of identifying and focusing decision-making efforts. The results are also presented by taking into consideration factors such as near-misses or precursor events as termed in certain industries. CONCLUSIONS: The ability to predict potential health impacts has three significant advantages for a public safety regulator - external reporting, decision-making to ensure public safety, and organizational benchmarking. The application of the well-known Monte Carlo simulation has been proposed to predict the health impacts expressed in terms of DALYs. The practicality of the proposed ideas has been demonstrated through the application of the prediction model to characterizing and managing risks associated with elevating devices in the province of Ontario, Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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