Organizational Risk Factors for Aircrew Health: A Systematic Review of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Addressing the field of health and safety at work, the primary objective of the present systematic review was to analyze the organizational risk factors for aircrew health according to professional category (flight attendants and pilots/co-pilots) and their consequences. The secondary objective was to identify the countries in which studies were carried out, focusing on the quality of content of the publications. The Medline/Pubmed, Cochrane, Web of Science, and Scopus databases were searched for eligible studies according to PRISMA statements. The risk of bias and the methodological quality of the studies were assessed using the Newcastle-Ottawa scale and Loney tools. Of the 3230 abstracts of articles screened, 36 studies met the inclusion criteria. Most of the research conducted on risk factors for the work organization of aircrew was carried out in the United States and the European Union and had moderate or low-quality methodology and evidence. However, the findings are homogeneous and allow the most prevalent organizational risk factors for the health of aircrew to be determined, namely, high work demand, long hours, and night work. Consequently, the most pervasive health problems were sleep disturbances, mental health disorders, musculoskeletal disorders, and fatigue. Thus, the regulation of the aircrew profession must prioritize measures that minimize these risk factors to promote better health and sleep for these professionals and, consequently, to provide excellent safety for workers and passengers.
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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 | 0,019 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».