Prevalence of laser beam exposure and associated injuries.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of consumer laser products are available to Canadians, many being purchased from online retailers. Of particular concern are high-powered, handheld laser devices. This study was conducted to assess the impact of this influx of laser products on the number of laser-associated injuries in Canada. DATA AND METHODS: The rapid response component of the 2014 Canadian Community Health Survey collected data from 19,765 Canadians on the prevalence of laser product exposure and usage, the type of laser product used, and the incidence of eye or skin injuries. RESULTS: Approximately half of Canadians (48.1%) reported using or being exposed to a laser product in the previous 12 months. The highest laser product usage or exposure was among those with university education (58.6%) and those with higher income categories (p ⟨ 0.0001). The highest prevalence of exposure or usage involved laser scanners (38.7%), laser pointers (11.1%) and lasers for entertainment (9.7%). Overall, about 1% of Canadians reported discomfort or injury involving a laser product in the past 12 months. Over half the injuries (59.1%) occurred to the eyes. Most of the injuries (74.9%) resulted from someone else's use of the device. The majority of the reported injuries were caused by lasers for cosmetic treatment or laser pointers. DISCUSSION: Despite the prevalence of laser product usage and exposure among Canadians, a low percentage of respondents reported injuries. This is likely because most laser devices are low-powered and typically do not represent a hazard. Nonetheless, efforts to increase awareness of laser product risks may be beneficial given the findings of this study.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».