A systematic review of the effectiveness of occupational health and safety training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Training is regarded as an important component of occupational health and safety (OHS) programs. This paper primarily addresses whether OHS training has a beneficial effect on workers. The paper also examines whether higher engagement OHS training has a greater effect than lower engagement training. METHODS: Ten bibliographic databases were searched for pre-post randomized trial studies published in journals between 1996 and November 2007. Training interventions were included if they were delivered to workers and were concerned with primary prevention of occupational illness or injury. The methodological quality of each relevant study was assessed and data was extracted. The impacts of OHS training in each study were summarized by calculating the standardized mean differences. The strength of the evidence on training's effectiveness was assessed for (i) knowledge, (ii) attitudes and beliefs, (iIi) behaviors, and (iv) health using the US Centers for Disease Control and Prevention's Guide to Community Preventive Services, a qualitative evidence synthesis method. RESULTS: Twenty-two studies met the relevance criteria of the review. They involved a variety of study populations, occupational hazards, and types of training. Strong evidence was found for the effectiveness of training on worker OHS behaviors, but insufficient evidence was found of its effectiveness on health (ie, symptoms, injuries, illnesses). CONCLUSIONS: The review team recommends that workplaces continue to deliver OHS training to employees because training positively affects worker practices. However, large impacts of training on health cannot be expected, based on research evidence.
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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 | 0,024 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».