A Qualitative Study to Identify Characteristics of a Desirable Training Program for Prevention of Occupational Skin Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Training and education may be effective strategies for the prevention of work-related contact dermatitis. While there is some information in the literature related to skin-specific training experiences, there is very little information available on workers' preferences related to content and format and to barriers and facilitators to training. OBJECTIVES: To understand workers' experiences and preferences for workplace training and barriers and facilitators to training. METHODS: Following ethics approval, 24 patients with work-related contact dermatitis participated in semi-structured interviews obtaining information on training experiences, perceived training effectiveness, desired training characteristics, and barriers and facilitators to training. An inductive thematic analysis was used to identify themes. RESULTS: Though many workers had received general workplace health and safety training, none reported training about skin exposure and disease prevention. Examples of what the workers perceived as good training included first aid training, while Workplace Hazardous Materials Information System training was felt to be ineffective. Desired content of training for preventing skin exposures included information on the hazards, short- and long-term health impacts, and potential symptoms and personal protective equipment. They desired multi-modal presentation (e.g. in-person and online supplement), hands-on training with visual content and suggested the use of personal stories and negative messaging. Training that could be applied outside the workplace was also valued. Barriers and facilitators to implementation included factors related to the training program itself, the organization, and the regulatory landscape. CONCLUSIONS: These findings can help to shape more effective workplace training programs for skin protection.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».