Differences between men and women in their risk of work injury and disability: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health responses associated with occupational exposures can vary between men and women. AIMS: This study reviewed the work injury and disability risks associated with similar types of occupational exposures for men and women within and across occupations. MATERIALS & METHODS: A systematic review was undertaken of observational studies published between 2009 and 2019. Studies were required to empirically compare men and women for associations between occupational exposures and work injury or disability outcomes. Included studies were appraised for methodological quality and medium to high rated studies were compared for risk differences between men and women. RESULTS: Of 14,006 records identified, 440 articles were assessed for methodological quality, and 33 medium to high rated studies were included and reviewed. Among all occupations, the association between physical exposures, job demands, noise, and repetitive tasks, and injury risk were stronger among men. The relationship between repetitive tasks and sickness absence was stronger among women. Most studies examining psychological exposures found no risk differences for men and women across occupations. Men were at higher injury risk in certain occupations in primary and secondary industry sectors involving physical exposures and some chemical/biological exposures. Women were at higher injury risk for the physical demands and repetitive tasks of health care and aluminum production occupations. CONCLUSION: This review found that men and women can have different work injury and disability risks, both across and within the same occupations, for some physical exposures and to a lesser extent for some chemical and biological exposures. These differences might be a result of occupation-specific task differences.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».