Enterprise size and risk of hospital treated injuries among manual construction workers in Denmark: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In most countries throughout the world the construction industry continues to account for a disturbingly high proportion of fatal and nonfatal injuries. Research has shown that large enterprises seem to be most actively working for a safe working environment when compared to small and medium-sized enterprises. Also, statistics from Canada, Italy and South Korea suggest that the risk of injury among construction workers decreases with enterprise size, that is the smaller the enterprise the greater the risk of injury. This trend, however, is neither confirmed by the official statistics from Eurostat valid for EU-15 + Norway nor by a separate Danish study - although these findings might have missed a trend due to severe underreporting. In addition, none of the above mentioned studies controlled for the occupational distribution within the enterprises. A part of the declining injury rates observed in Canada, Italy and South Korea therefore might be explained by an increasing proportion of white-collar employees in large enterprises. OBJECTIVE: To investigate the relation between enterprise size and injury rates in the Danish construction industry. METHODS/DESIGN: All male construction workers in Denmark aged 20-59 years will be followed yearly through national registers from 1999 to 2006 for first hospital treated injury (ICD-10: S00-T98) and linked to data about employment status, occupation and enterprise size. Enterprise size-classes are based on the Danish business pattern where micro (less than 5 employees), small (5-9 employees) and medium-sized (10-19 employees) enterprises will be compared to large enterprises (at least 20 employees). The analyses will be controlled for age (five-year age groups), calendar year (as categorical variable) and occupation. A multi-level Poisson regression will be used where the enterprises will be treated as the subjects while observations within the enterprises will be treated as correlated repeated measurements. DISCUSSION: This follow-up study uses register data that include all people in the target population. Sampling bias and response bias are thereby eliminated. A disadvantage of the study is that only injuries requiring hospital treatment are covered.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».