An evaluation of hospital discharge records as a tool for serious work related injury surveillance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify and describe work related serious injuries among sawmill workers in British Columbia, Canada using hospital discharge records, and compare the agreement and capturing patterns of the work related indicators available in the hospital discharge records. METHODS: Hospital discharge records were extracted from 1989 to 1998 for a cohort of sawmill workers. Work related injuries were identified from these records using International Classification of Disease (ICD-9) external cause of injury codes, which have a fifth digit, and sometimes a fourth digit, indicating place of occurrence, and the responsibility of payment schedule, which identifies workers' compensation as being responsible for payment. RESULTS: The most frequent causes of work related hospitalisations were falls, machinery related, overexertion, struck against, cutting or piercing, and struck by falling objects. Almost all cases of machinery related, struck by falling object, and caught in or between injuries were found to be work related. Overall, there was good agreement between the two indicators (ICD-9 code and payment schedule) for identifying work relatedness of injury hospitalisations (kappa = 0.75, p < 0.01). There was better concordance between them for injuries, such as struck against, drowning/suffocation/foreign body, fire/flame/natural/environmental, and explosions/firearms/hot substance/electric current/radiation, and poor concordance for injuries, such as machinery related, struck by falling object, overexertion, cutting or piercing, and caught in or between. CONCLUSIONS: Hospital discharge records are collected for administrative reasons, and thus are readily available. Depending on the coding reliability and validity, hospital discharge records represent an alternative and independent source of information for serious work related injuries. The study findings support the use of hospital discharge records as a potential surveillance system for such injuries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».