Higher unemployment and higher work-related traumatic fatality: trends and associations from the Canadian province of Saskatchewan, 2007–2018
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although Saskatchewan appears to have the greatest burden of work-related fatality (WRF) in Canada, it is unclear how WRF rates have varied over time. We investigated the WRF rate in Saskatchewan over the past decade and modeled potential risk factors for WRF, including economic indicators. METHODS: In this cross-sectional, population-based study, Saskatchewan workplace traumatic fatalities grouped by year, season, and worker characteristics (eg, age, industry) were used in addition to Statistics Canada labor force survey total employment, total labor force, and the number of unemployed workers by year and season. WRF rates were calculated as fatalities per total number of employed workers. A Poisson generalized additive model was employed to examine the association between WRF rates and personal characteristics, and economic indicators. RESULTS: The rate remained fairly stable between 2013-2014 and 2015-2017 but sharply increased from 2017 to 2018. On average, the highest rate was observed among workers aged ≥60 years (0.70 ± 0.21 per 100 000). Men had a more than 13-fold greater risk of WRF than women [relative risk (RR)13.7, 95% confidence interval (CI) 10.48-17.9), with the highest RR of WRF observed in the construction industry (RR 9.2, 95% CI 6.1-13.8). The risk of mortality increased non-linearly with increasing unemployment rate, with instability as the unemployment rate reaches the highest modeled values. CONCLUSION: Workplace fatality in the province has fluctuated over the past decade, with differential impact observed among industry groups. Furthermore, an increase in the unemployment rate was followed by an increase in mortality risk. Prioritizing and encouraging prevention strategies during periods of economic recessions could help address the incidence of 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».