The impact of traumatic injury in the oil and gas industry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The oil and gas industry employs approximately 390,000 people in Canada and these workers are often exposed to substantial workplace risks. Trauma centres treat a significant number of industry-related injuries; however, studies characterizing these traumatic events are lacking. Methods A retrospective study was conducted of workers in the oil and gas industry admitted to major trauma centres in Edmonton, Alberta from January 2009 to December 2014. Patients were identified from Alberta Trauma Registry and Worker's Compensation Board data. Inclusion criteria were: age ≥16 years, trauma occurring in the oil and gas industry, and Injury Severity Score (ISS) ≥ 12 or Modified Abbreviated Injury Scale (MAIS) ≥ 3. Descriptive analysis and cost estimation were performed. Results There were 182 major traumas occurring primarily in young males. Blunt trauma was the primary mechanism (90.1%), and alcohol levels were positive in 4.8% of patients. The overall complication rate was 32.4% with a mortality rate of 6%. The majority of patients were discharged home (64.3%), however a large proportion (29.7%) required further care at another facility post-acute care. The median days missed from work were 85 (IQR 7–214.5). Total cost of injury from the societal perspective ranged from $109 965 to $332 098 USD per person. Conclusion Oil and gas industry trauma has a high economic and societal cost. Strategies to prevent injuries in this field should be undertaken including promotion and support of drug-free programmes given the rate of positive alcohol screening in this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».