Paramètres d’évaluation des programmes de prévention des blessures chez les jeunes travailleurs occupant des professions à haut risque : examen de la portée de la littérature
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Malgré la protection juridique dont les jeunes travailleurs au Canada font l’objet, les jeunes de 15 à 24 ans sont exposés à un risque élevé de blessures traumatiques au travail. Étant donné que de nombreuses initiatives de prévention des blessures ciblant les jeunes travailleurs existent, les défenseurs des droits des jeunes et les employeurs doivent relever le défi de choisir quels aspects de la prévention vont être les plus efficaces afin d’y consacrer leurs efforts. Une analyse de la littérature universitaire et de la littérature grise a été entreprise afin de compiler les paramètres (indicateurs évalués et méthodes de mesure) couramment utilisés pour évaluer les programmes de prévention des blessures auprès des jeunes travailleurs. Les paramètres constituent des références de mesure permettant d’évaluer l’efficacité, le rendement, le progrès ou la qualité d’un projet, d’un procédé ou d’un produit. Méthodologie Nous avons utilisé le modèle PICO pour définir les termes de recherche. Des recherches ont été effectuées dans Medline, PubMed, OVID, EMBASE, CCOHS, PsychINFO, CINAHL, NIOSHTIC, Google Scholar et dans la littérature grise afin de trouver des articles en anglais publiés entre 1975 et 2015. Deux lecteurs critiques indépendants ont examiné la liste des articles et ont classé les paramètres en trois catégories de prévention des blessures : l’éducation, l’environnement et l’application de règlements. Résultats Sur les 174 articles ayant répondu aux critères d’inclusion, 21 décrivaient et évaluaient une intervention. Parmi ceux-ci, la moitié (n=11) étaient à caractère éducatif. Les paramètres couramment évalués étaient : les connaissances, les perceptions, les comportements ou les intentions autodéclarées, l’exposition aux dangers, les demandes d’indemnisation pour blessures et le taux d’accidents de travail. Une étude présentait une méthode destinée à élaborer des paramètres permettant de prédire les taux de blessure. Conclusion Des paramètres spécifiques à l’évaluation des programmes de prévention des blessures chez les jeunes travailleurs sont nécessaires, car les paramètres actuels sont insuffisants pour prévoir la diminution du nombre de blessures en lien avec la mise en place de programmes. De notre analyse ressort une étude apte à constituer un modèle pertinent pour les recherches futures visant à élaborer des paramètres de base valides destinés aux jeunes travailleurs, afin de les appliquer ensuite aux programmes de prévention des blessures chez les jeunes.
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 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 | 0,027 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».