Lost-time illness, injury and disability and itsrelationship with obesity in the workplace:A comprehensive literature review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to conduct a literature review examining predictors of lost-time injury, illness and disability (IID) in the workplace, with a focus on obesity as a predictor, and to evaluate the relationship between obesity and losttime IID. The study objective was also to analyze workplace disability prevention and interventions aimed at encouraging a healthy lifestyle among employees and reducing obesity and IID, as well as to identify research gaps. The search was conducted in several major online databases. Articles included in the review were published in English in peer-reviewed journals between January 2003 and December 2014, and were found to be of good quality and of relevance to the topic. Each article was critically reviewed for inclusion in this study. Studies that focused on lost-time IID in the workplace were reviewed and summarized. Workers in overweight and obese categories are shown to be at a higher risk of workplace IID, are more likely to suffer from lost-time IID, and experience a slower recovery compared to workers with a healthy body mass index (BMI) score. Lost-time IID is costly to an employer and an employee; therefore, weight reduction may financially benefit both - workers and companies. It was found that some companies have focused on developing interventions that aid reduction of weight and the practice of active lifestyle among their employees. Int J Occup Med Environ Health 2016;29(5):749-766.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».