Risks and causes of musculoskeletal injuries among health care workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal injuries (MSIs) persist as the leading category of occupational injury in health care. Limited evidence exists regarding MSIs for occupations other than direct patient care providers. An evaluation of the risks, causes and activities associated with MSIs that includes non-patient care health care occupations is warranted. AIMS: To examine the risks and causes of time-loss MSIs for all occupations in health care. METHODS: Workers employed by a health region in British Columbia were followed from April 2007 to March 2008 using payroll data; injuries were followed using an incidence surveillance database. Frequency and rates were calculated for all occupational injuries and MSIs and relative risks (RRs) were computed using Poisson regression. Causes and occupational activities leading to MSIs were tabulated for direct care occupations and non-patient care occupations. RESULTS: A total of 944 injuries resulting in time-loss from work were reported by 23 742 workers. Overall, 83% injuries were musculoskeletal. The two occupations showing highest RR of MSIs relative to registered nurses were facility support service workers [RR = 3.16 (2.38-4.18), respectively] and care aides [RR=3.76 (3.09-4.59)]. For direct patient care occupations, the leading causes of MSIs were awkward posture (25%) and force (23%); for non-patient care occupations were force (25%) and slip/fall (24%). Patient handling activities accounted for 60% of all MSIs for direct care occupations. For non-patient care occupations, 55% of MSIs were due to material/equipment handling activities. CONCLUSIONS: Prevention efforts for MSIs should be directed to non-patient care occupations as well and consider their occupation-specific causes and activities.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».