Medical Emergencies in Farmers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Agricultural work involves hazards that may harm long-term well-being. We evaluated the risk of long-term disability and death for agricultural workers compared to construction workers with similar demographics. We hypothesized that delays to emergency care and subsequent long-term disability following injury might be worse for agricultural workers compared to those injured in construction. METHODS: We evaluated all adults severely injured on farms or on construction sites in Ontario, Canada, between April 1, 2009, and March 31, 2012, according to the Ontario Trauma Registry. We excluded individuals living outside of the province, those missing a valid health card number, or youth less than 17 years old. Our primary outcome was death or the subsequent application for disability support. RESULTS: In total, 353 patients were injured on a farm or construction site during the study period. Delays to emergency care exceeding 12 hours were more frequent for agricultural workers compared to construction workers (43% vs 23%, P <.001). After a 5-year follow-up, agricultural workers had a death or disability rate marginally higher than construction workers (23% vs 14%, P = .068), equivalent to a hazard ratio of 1.62 that was marginally statistically significant (95% confidence interval 0.96-2.75, P = .072). The risk of death and disability was greatest for patients who had the longest delays to emergency care. INTERPRETATION: Agricultural workers experience a substantial delay in receiving emergency care and a marginally higher risk of death or disability in the years following injury compared to construction workers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».