Predictors and economic burden of serious workplace falls in health care
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine the demographic and workplace risk factors of serious falls and associated economic burden in Canadian health care workers. METHODS: Fall injury data during 2005-2008 from a workplace health and safety surveillance system were linked with workers' compensation claims and payroll records. The costs for treatment and wage loss and days lost for accepted time-loss claims were calculated. Demographic and work-related factors were identified to distinguish the risk for more serious falls from less serious falls. RESULTS: Nine hundred and thirty-eight fall injury claims were captured among 48 519 full-time equivalent workers. Workers >60 years, part time or employed in the long-term care sector sustained a higher proportion of serious falls (>70%). Over 75% of falls were serious for care aides, facility support service workers and community health workers. In the multivariate analysis, the risk of serious falls remained higher for workers in the long-term care sector [odds ratio (OR) 1.71; P < 0.05] compared with those in acute care and for care aides (OR 1.72; P < 0.05), facility support service workers (OR 2.58; P < 0.01) and community health workers (OR 3.61; P < 0.001) compared with registered nurses (RNs). The median number of days lost was higher for females, long-term care workers, licensed practical nurses and care aides. Females, long-term care workers, RNs, licensed practical nurses, care aides and maintenance workers had the most costly falls. CONCLUSIONS: Reducing work-related serious fall injuries would be expected to bring about significant benefits in terms of reduced pain and suffering, improved workplace productivity, reduced absenteeism and reduced compensation costs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».