Occupational health and safety regulatory interventions to improve the work environment: An evidence and gap map of effectiveness studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unsafe and unhealthy working conditions lead to injuries and financial losses across the globe, resulting in a need for research into effective work environment interventions. Objectives: The objective of this evidence and gap map (EGM) is to provide an overview of existing systematic reviews and primary studies examining the effects of occupational health and safety regulatory interventions. Search Methods: Relevant studies are identified through searches in published and unpublished literature performed up to January 2023. Selection Criteria: The population for this EGM is workers above the age of 15 and their workplaces within the OECD. We include randomised controlled trials, non-randomised studies with a comparison of two or more groups of participants, and systematic reviews of effects. Data Collection and Analysis: The map has been populated based on information about interventions and outcomes, study design, OECD country, and publication status. We have performed critical appraisal of included systematic reviews using an adjusted version of the AMSTAR-2 tool. Main Results: The included studies for this report consist of six systematic reviews, 28 primary effect studies, and three on-going studies. The interactive map shows that the largest cluster of studies is located in the inspection activity domain, while the sickness absence outcome domain and the intervention categories for training initiatives and formulation of regulatory standards are only scarcely populated. Additionally, the AMSTAR-appraisal suggests a lack of rigorous systematic reviews and meta-analyses. Authors’ Conclusions: More research in the form of primary studies and rigorous systematic reviews is needed to provide stakeholders with better guidance as to what constitutes the most efficient regulatory approaches to improve the work environment.
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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 | 0,135 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».