Improving occupational injury surveillance by using a severity threshold: development of a new occupational health indicator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital discharge data are used for occupational injury surveillance, but observed hospitalisation trends are affected by trends in healthcare practices and workers' compensation coverage that may increasingly impair ascertainment of minor injuries relative to severe injuries. The objectives of this study were to (1) describe the development of a severe injury definition for surveillance purposes and (2) assess the impact of imposing a severity threshold on estimated occupational and non-occupational injury trends. METHODS: Three independent methods were used to estimate injury severity for the severe injury definition. 10 population-based hospital discharge databases were used to estimate trends (1998-2009), including the National Hospital Discharge Survey (NHDS) and State Inpatient Databases (SID) from the Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP), Agency for Healthcare Research and Quality. Negative binomial regression was used to model injury trends with and without severity restriction and to test trend divergence by severity. RESULTS: Trend estimates for occupational injuries were biased downwards in the absence of severity restriction, more so than for non-occupational injuries. Imposing a severity threshold resulted in a markedly different historical picture. CONCLUSIONS: Severity restriction can be used as an injury surveillance methodology to increase the accuracy of trend estimates, which can then be used by occupational health researchers, practitioners and policy-makers to identify prevention opportunities and to support state and national investments in occupational injury prevention efforts. The newly adopted state-based occupational health indicator, 'Work-Related Severe Traumatic Injury Hospitalizations', incorporates a severity threshold that will reduce temporal ascertainment threats to accurate trend estimates.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».