P-77 Work-related traumatic fatality in the Canadian province of Saskatchewan, 2007–2018: trends and association with economic factors
Notice bibliographique
Résumé
Background Understanding the extent of work-related fatality (WRF) burden can provide insight into prevention efforts. The Canadian province of Saskatchewan demonstrates an increased WRF burden over other provinces. Still, the evolution of this WRF burden over time remains unclear and this limits understanding of the true pattern of fatalities at the workplace and identification of potential WRF leading indicators. This study examined the WRF rate in Saskatchewan over the past decade, as well as potential risk factors. Methods Retrospective linked Saskatchewan workplace traumatic fatalities and Statistics Canada labour force survey data were used. Fatality cases were then aggregated by year, season, worker characteristics (e.g., age, sex, and industry type), total employment, total labour force, and the number of unemployed workers. Yearly WRF rates were calculated using the number of fatalities as the numerator and yearly total employment numbers as the denominator. A generalized additive model with Poisson distribution was carried out to examine the association of WRF rates to personal characteristics and economic indicators. Results The study identified 220 traumatic WRF cases from 2007 to 2018. The average twelve-year WRF rate was 0.28 ± 0.07 per 100,000, with a stable WRF rate observed between 2013–2014 and 2015–2017 and an increasing trend between 2017–2018. Men were 13 times more likely to have WRF than women (RR=13.7, 95% CI: 10.48–17.9), and participants aged 60+ years were disproportionately affected by WRF (0.70 ± 0.21 per 100,000). The construction industry experienced the highest WRF risk (RR=9.2, 95%CI 6.1–13.8). Risk of WRF was found to increase with unemployment rate, but dropped when unemployment rate was highest. Conclusion The study findings show a rising trend in recent (2017–2018) WRF rate, with transient increases in unemployment rate compounding the problem. Targeting prevention strategies towards high-risk population and age groups and during periods of economic downturn could help address fatalities at work.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».