Occupational injury among full-time, part-time and casual health care workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous epidemiological studies have conflicting suggestions on the association of occupational injury risks with employment category across industries. This specific issue has not been examined for direct patient care occupations in the health care sector. AIMS: To investigate whether work-related injury rates differ by employment category (part time, full time or casual) for registered nurses (RNs) in acute care and care aides (CAs) in long-term facilities. METHODS: Incidents of occupational injury resulting in compensated time loss from work, over a 1-year period within three health regions in British Columbia (BC), Canada, were extracted from a standardized operational database. Detailed analysis was conducted using Poisson regression modeling. RESULTS: Among 8640 RNs in acute care, 37% worked full time, 24% part time and 25% casual. The overall rates of injuries were 7.4, 5.3 and 5.5 per 100 person-years, respectively. Among the 2967 CAs in long-term care, 30% worked full time, 20% part time and 40% casual. The overall rates of injuries were 25.8, 22.9 and 18.1 per 100 person-years, respectively. In multivariate models, having adjusted for age, gender, facility and health region, full-time RNs had significantly higher risk of sustaining injuries compared to part-time and casual workers. For CAs, full-time workers had significantly higher risk of sustaining injuries compared to casual workers. CONCLUSIONS: Full-time direct patient care occupations have greater risk of injury compared to part-time and casual workers within the health care sector.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».