Gender differences in injuries attributed to workplace violence in Ontario 2002–2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of the study is to compare trends in the incidence of injury resulting from workplace violence for men and women at the population level over the period 2002-2015 among working-age adults in Ontario, Canada. METHODS: Administrative records of injury resulting from workplace violence were obtained from two population-based data sources in Ontario: 21 228 lost-time workers' compensation claims (2002-2015) and 13 245 records of non-scheduled emergency department visits (2004-2014), where the main problem was attributed to a workplace violence event. Denominator counts were estimated from labour force surveys conducted by Statistics Canada, stratified by age and sex. Age-standardised rates were calculated using the direct method. RESULTS: Over the observation period, workplace violence incidence rates were in the range of 0.2-0.5 per 1000 full-time equivalent workers. Incidence rates of injury due to workplace violence among women increased over the observation period, with an average annual per cent change (APC) of 2.8% (95% CI 1.7% to 3.9%) in compensation claims and 2.7% (95% CI 1.0% to 4.4%) in emergency department visits. In contrast, there was no change in workplace violence injury rates among men in compensation claims (APC: -0.2% (95% CI -1.2% to 0.9%)) or in emergency department visits (APC: -0.5% (95% CI -1.6% to 0.6%)). A pronounced increase in workplace violence injury rates was observed in the education sector with an APC=7.0% (95% CI 5.6% to 8.5%) for women and an APC=4.1% (95% CI 0.9% to 7.4%) for men. CONCLUSIONS: Differences in the risk of injury resulting from workplace violence for women relative to men in Ontario between 2002 and 2015 were verified by two data sources. The relative risk of violence for men and women also differed across industries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».