Economic evaluation of occupational health and safety programmes in health care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based resource allocation in the public health care sector requires reliable economic evaluations that are different from those needed in the commercial sector. AIMS: To describe a framework for conducting economic evaluations of occupational health and safety (OHS) programmes in health care developed with sector stakeholders. To define key resources and outcomes to be considered in economic evaluations of OHS programmes and to integrate these into a comprehensive framework. METHODS: Participatory action research supported by mixed qualitative and quantitative methods, including a multi-stakeholder working group, 25 key informant interviews, a 41-member Delphi panel and structured nominal group discussions. RESULTS: We found three resources had top priority: OHS staff time, training the workers and programme planning, promotion and evaluation. Similarly, five outcomes had top priority: number of injuries, safety climate, job satisfaction, quality of care and work days lost. The resulting framework was built around seven principles of good practice that stakeholders can use to assist them in conducting economic evaluations of OHS programmes. CONCLUSIONS: Use of a framework resulting from this participatory action research approach may increase the quality of economic evaluations of OHS programmes and facilitate programme comparisons for evidence-based resource allocation decisions. The principles may be applicable to other service sectors funded from general taxes and more broadly to economic evaluations of OHS programmes in general.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».