Health research priorities for wildland firefighters: a modified Delphi study with stakeholder interviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The increase in global wildland fire activity has accelerated the urgency to understand health risks associated with wildland fire suppression. The aim of this project was to identify occupational health research priorities for wildland firefighters and related personnel. DESIGN: In order to identify, rank and rate health research priorities, we followed a modified Delphi approach. Data collection involved a two-stage online survey followed by semi-structured interviews. SETTING: British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: Participants included any current or past wildland firefighter or individuals engaged in related roles. There were 132 respondents to the first survey. Responses to the first survey were analysed to produce 10 research topics which were ranked by 75 participants in the second survey (response rate: 84%). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The primary outcome was the identification, ranking and level of agreement of research priorities through a two-round online survey. We contextualised these findings through deductive and inductive qualitative content analysis of semi-structured interviews. RESULTS: The most important research priorities identified were (% consensus): effects of smoke inhalation on respiratory health (89%), fatigue and sleep (80%), mental health (78%), stress (76%) and long-term risk of disease (67%). Interviews were completed with 14 individuals. Two main themes were developed from an inductive content analysis of interview transcripts: (1) understanding the dynamic risk environment; and (2) organisational fit of mitigation strategies. CONCLUSIONS: Participants expressed a general concern with the unknown mental and physical health impacts of their jobs, including the long-term risk of morbidity and mortality. Future research must address knowledge gaps in our understanding of the health impacts of wildland fire and work to develop appropriate mitigation strategies while considering the needs of workers and unpredictable workplace environment. TRIAL REGISTRATION NUMBER: Open Science Framework, https://osf.io/ugz4s/.
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 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 | 0,092 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».