Types of ocular injury and their antecedent factors: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ocular injuries are an important workplace hazard that can lead to vision loss, decreased functioning, and socioeconomic costs. The aim of this systematic review is to identify types of occupational ocular injuries and examine factors associated with these injuries. METHODS: Four health sciences databases (Ovid Medline, Embase, PsycINFO, and CINAHL) were reviewed to identify evidence pertaining to occupational ocular injuries. This systematic review was registered with PROSPERO (registration number: CRD42018089876) and followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). The PICO (Population/Intervention/Comparison/Outcome) tool was used to support, structure, and improve our search strategy. RESULTS: Overall, 12 studies with quantitative Critical Appraisal Skills Programme grading scores were assessed in a systematic review and meta-analysis of ocular injuries in the workplace. The systematic review identified four main factors associated with occupational ocular injury: (a) use of eye protection at the time of the ocular injury, (b) being male, (c) exposure to biological or chemical occupational hazards, and (d) risk-taking behavior. CONCLUSIONS: Differences in risk between countries of origin, occupational sectors, and dates of publication, suggest likely differences or changes in safety procedures. We recommend that employers ensure that safety equipment is tailored to the protection of their specific occupational hazards, and that employees are adhering to safety protocols.
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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 | 0,017 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».