A Mortality Risk Analysis for OSHA’s COVID-19 Emergency Regulations
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, the Occupational Safety and Health Administration (OSHA) issued two emergency temporary standard regulations related to COVID-19 hazards in US workplaces. One regulation covered healthcare sector workers, while the second regulation would have covered workers at firms with 100 or more employees. This paper conducts an original mortality risk analysis for these regulations. Mortality risk analysis evaluates the increase or decrease in expected mortality associated with a new policy, such as a rule or regulation, taking into account economic factors like lost income due to regulatory costs. If we accept OSHA’s cost and health benefit estimates at face value, we find that the first regulation related to COVID-19 hazards in the healthcare sector reduces risk initially but increases risk over a longer time horizon. We find that the second regulation would reduce risk according to OSHA’s main estimates but may not reduce risk after including some ancillary costs and adjusting the agency’s prevented hospitalizations estimate based on more reasonable assumptions. Moreover, OSHA’s economic analysis for the two regulations in question does not purport to comprehensively evaluate costs; ergo, our mortality risk estimates probably underestimate countervailing mortality risks stemming from these regulations. We review some of OSHA’s underlying assumptions that could change the outcomes of our mortality analysis. These estimates demonstrate that OSHA would benefit from more comprehensive consideration of costs in its economic analysis.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».