Effectiveness of safety-engineered devices in reducing sharp object injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sharps injuries remain a common factor in occupational exposure of healthcare workers to blood-borne viruses. The extent to which the introduction of safety-engineered devices has been effective in reducing such injuries among healthcare workers is unclear. AIMS: To investigate the incidence of sharp object injury among healthcare workers in the Capital Health Region of Alberta, Canada and to determine the effectiveness of the introduction of safety- engineered devices in preventing these. METHODS: All reports of sharp object injuries to Capital Region Workplace Health and Safety offices from healthcare workers 2003-10 were analysed. Rates of sharp object injury were compared before (2006), during (2007-08) and after (2009-10) the introduction of safety-engineered devices, adjusting for other potential risk factors using Poisson regression and log-linear models. RESULTS: Between 2003 and 2010, a total of 4707 sharp object injuries were reported from 15 healthcare facilities. The sharp object injury rate per 1000 full-time equivalent employees per year declined from 35 before the introduction period to 30 during the introduction period (rate ratio [RR]: 0.88, 95% confidence interval [CI]: 0.78, 0.99) among most healthcare workers, but then rebounded again slightly after the intervention. Physician risks showed little change during the period of introduction (odds ratio [OR]: 0.99, 95% CI: 0.85, 1.14) but decreased significantly after the intervention (OR: 0.83, 95% CI: 0.71, 0.97). CONCLUSIONS: The introduction of safety-engineered devices was associated with a modest reduction in reported sharp object injuries but this appeared to be relatively short-lived for most workers.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».