A Survey of Injuries That Occurred in Veterinary Teaching Hospitals during 2017
Notice bibliographique
Résumé
Knowing the frequency, extent or severity of injuries that occur to students and staff within veterinary teaching hospitals (VTHs) is necessary for proactive management of their safety. This study surveyed contemporaneously-captured incident reports likely to cause or causing injury to students and staff of veterinary teaching hospitals in Europe, the United States of America (USA), Canada, Australia, and New Zealand, recorded in 2017. Four different severities of incident were evaluated within four different cohorts of people, precipitated by five categories for cause. Within each cause-category, further subdivision was based on the nature of the incident. All colleges of veterinary medicine accredited by the American Veterinary Medical Association (AVMA) Council on Education (COE) or the Australasian Veterinary Boards Council were surveyed. Responses were received from (7/7, 100%) schools in Australia and New Zealand, 12/30 (40%) the United States of America, 1/4 (25%) Canada, 1/1 (100%) Mexico, and 1/3 (33%) United Kingdom, and no responses were received from the AVMA-COE accredited schools in the European Union. The mean incidence of incidents caused by horses was (0.4/1,000 cases), followed by food animals (0.1/1,000 cases), other animals (0.1/1,000 cases), and small animals (0.074/1,000 cases). Within veterinary teaching hospitals at many institutions, veterinary students and veterinarians are particularly at risk of injuries caused by hand-held instruments, such as scalpels and needles. Non-veterinary staff are more at risk than students or veterinarians from injuries caused by small animals. Recording and reporting of incidents is not uniform and may be lacking in detail. Some institutions' systems for record management preclude easy evaluation, and therefore may be insufficient for proactive management of health and safety as required by accreditation bodies.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».