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Enregistrement W3137527528 · doi:10.1515/ovs-2020-0104

Systematic review and meta-analysis of veterinary-related occupational exposures to hazards

2021· article· en· W3137527528 sur OpenAlexaff
Oluwawemimo Adebowale, Olubunmi G. Fasanmi, Babafela Awosile, Monsurat Afolabi, Folorunso O. Fasina

Notice bibliographique

RevueOpen Veterinary Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensHealth PEI
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisPhysical hazardOdds ratioMedicineOccupational safety and healthEnvironmental healthOccupational exposureVeterinary medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding hazards within the veterinary profession is critical for developing strategies to ensure the health and safety of personnel in the work environment. This study was conducted to systematically review and synthesize data on reported risks within veterinary workplaces. A systematic review of published data on occupational hazards and associated risk factors were searched within three database platforms namely PubMed, Ebscohost, and Google scholar. To determine the proportion estimates of hazards and pooled odds ratio, two random-effects meta-analysis were performed. For the biological, chemical and physical hazards, the pooled proportion estimates were 17% (95% CI: 15.0-19.0, p < 0.001), 7.0% (95% CI: 6.0-9.0%, p < 0.001) and 65.0% (95% CI: 39.0-91.0%, p < 0.001) respectively. A pooled odds ratio indicated the risk of exposures to physical (OR=1.012, 95% CI: 1.008-1.017, p < 0.001) and biological hazards (OR=2.07, 95% CI: 1.70-2.52, p <0.001) increased when working or in contact with animals. The review has provided a better understanding of occupational health and safety status of veterinarians and gaps within the developing countries. This evidence calls for policy formulation and implementation to reduce the risks of exposures to all forms of occupational-related hazards in veterinary workplaces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,532
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,049 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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