State Trauma Registries as a Resource for Occupational Injury Surveillance and Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Work-related traumatic injury is a leading cause of death and disability among US workers. Occupational injury surveillance is necessary for effective prevention planning and assessing progress toward Healthy People 2020 objectives. Our objectives were to (1) describe the Washington State Trauma Registry (WTR) as a resource for occupational injury surveillance and research, (2) compare the WTR with 2 population-based data sources more widely used for these purposes, and (3) compare the number of injuries ascertained by the WTR with other data sources. METHODS: We linked WTR records to hospital discharge records in the Comprehensive Hospital Abstract Reporting System for 2009 and to workers' compensation claims from the Washington State Department of Labor and Industries for 1998 to 2008. We assessed the 3 data sources for overlap, concordance, and case ascertainment. RESULTS: Of 9185 work-related injuries in the WTR, 3380 (37%) did not link to workers' compensation claims. Use of payer information in hospital discharge records along with the WTR work-relatedness field identified 20% more linked injuries as work related (n = 720) than did use of payer information alone (n = 602). The WTR identified substantial numbers of work-related injuries that were not identified through workers' compensation or hospital discharge records. CONCLUSIONS: Workers' compensation and hospital discharge databases are important but incomplete data sources for work-related injuries; many work-related injuries are not billed to, reported to, or covered by workers' compensation. Trauma registries are well positioned to capture severe work-related injuries and should be included in comprehensive injury surveillance efforts.
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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 | 0,029 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 découle