Occupational injury in the United Arab Emirates: epidemiology and prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The United Arab Emirates (UAE) is developing rapidly, with many foreign construction, farm and industrial workers. AIMS: To assess the epidemiology of occupational injury hospitalizations using a trauma registry. METHODS: Surgical admissions from March 2003 to April 2005 were recorded in the registry at the main trauma hospital in Al Ain city (population 348,000). Prevention-related variables were analysed using SPSS and severity was quantified by injury severity scores (ISS). RESULTS: There were 614 occupational injury hospitalizations, an incidence of approximately 136/100,000 workers/year. Males accounted for 98% of injuries, the 25-44 age group for 69% and non-nationals for 96%. External causes included falls 51%, falling objects 15%, powered machines 11%, animal-related 7% and burns 6%. Median ISS was 4 for all six main external causes. Extremities were most frequently injured, followed by chest, head and neck, abdomen and face. Mean hospitalization duration was 9.4 days, with 36% hospitalized for >1 week. CONCLUSIONS: The main external causes were proportionately much more frequent than in industrialized countries. Effective countermeasures are needed to reduce the incidence and severity of occupational injury among vulnerable migrant workers in the UAE.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».