In Search of Concrete Outcomes—A Systematic Review on the Effectiveness of Educational Interventions on Reducing Acute Occupational Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Education is a common strategy used to prevent occupational injuries. However, its effectiveness is often measured using surrogate measures instead of true injury outcomes. To evaluate the effectiveness of workplace educational interventions, we selectively analyzed studies that reported injury outcomes (PROSPERO ID: CRD42019140631). We searched databases for peer-reviewed journal articles and sources of grey literature such as abstracts, registered trials, and theses published between 2000 and 2019. Studies on educational interventions that reported fatal or non-fatal occupational injury outcomes were selected. Two reviewers independently and in duplicate screened the studies, extracted data, and assessed risk of bias. Heterogeneity in the data precluded meta-analysis, and the results were reviewed narratively. In total, 35 studies were included. Of which, 17 found a significant reduction in injuries, most of which featured a multifaceted approach or non-didactic education. The remaining studies either described equivocal results or did not report statistical significance. Overall, interventions in the manufacturing industry were more effective than those in the construction sector. Risk of bias among included studies was moderate to high. In conclusion, educational interventions could be an effective part of multifaceted injury prevention programs. However, over-reliance on didactic education alone is not advised.
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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 | 0,021 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».