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Enregistrement W2605270275 · doi:10.1177/2165079916680366

Linking Incidents in Long-Term Care Facilities to Worker Activities

2017· article· en· W2605270275 sur OpenAlexaff
Rose McCloskey, Cindy Donovan, Alicia Donovan

Notice bibliographique

RevueWorkplace Health & Safety · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthIncident reportMedicineExploratory researchMedical emergencyHealth careLong-term careWork (physics)NursingPatient safetyForensic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on a study examining staff activities being performed when incidents were reported to have occurred. The risk for injury among health care providers who engage in patient handling activities is widely acknowledged. For those working in long-term care, the risk of occupational injury is particularly high. Although injuries and injury prevention have been widely studied, the work has generally focused on incident rates and the impact of specific assistive devices on worker safety. The purpose of this study was to examine reported staff incidents in relation to staff activities. A multicenter cross-sectional exploratory study used retrospective data from reported staff incidents (2010, 2011, and 2012) and prospective data from 360 hours of staff observations in five long-term care facilities during 2013. Descriptive statistics were used to analyze data. A total of 898 staff incidents were reviewed from the facilities. Incidents were most likely to occur in resident rooms. Resident aides were more likely to be engaged in high-risk activities than other care providers. Times when staff incidents were reported to have occurred were not associated with periods of high staff-to-resident contact. Safe handling during low and moderate risk activities should be promoted. Education on what constitutes a reportable incident and strategies to ensure compliance with reporting policies and procedures may be needed to ensure accuracy and completeness of incident data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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