Prevention in dangerous industries: does safety certification prevent tree-faller injuries?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate if safety certification reduces the risk of work injury among experienced manual tree-fallers. METHODS: This study used a retrospective cohort study design. Experienced manual tree-fallers employed in the Canadian province of British Columbia (N=3251) between 2003-2008 were enumerated from a mandatory faller registry. Registry records with demographic and certification data were linked to workers' compensation claims for injury outcomes. Data were analyzed using discrete time survival analysis over a two-year period, centered on certification date with pre- and post-certification demarcated into four three-month periods. Models were adjusted for demographic, occupation/industry, previous injury, and seasonal/temporal effects. RESULTS: The relative risk (RR) of work injury during the post certification periods were elevated in comparison to the pre-certification reference period, but the 95% confidence intervals included "1" for all estimates by the end of follow-up, suggesting no statistically significant increased risk of injury. Results were consistent across different outcome measures of acute injury (ie, fracture or amputations) (N=186), musculoskeletal injury (ie, back strain) (N=137), and serious injury claims (ie, long duration, high cost and/or fatal) (N=155). CONCLUSION: Certification did not reduce the risk of work injury among experienced tree-fallers in the province of British Columbia. Non-statistically significant increases in the observed risk of work injury in the months immediately following certification may be attributable to an intervention effect or a methodological limitation related to a lack of individual-level, time-at-risk exposure data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».