Review and Statistical Analysis of U.S. Structural Firefighting Injuries: Their Causes and Effects
Notice bibliographique
Résumé
Safety and prevention of injuries should always be considered in a firefighting environment due to the hazardous conditions experienced on the fireground. These hazardous environmental conditions lead to an increased risk of contracting job-related injuries and illnesses. This review article focuses on evaluating from a statistical perspective the potential solutions found in the literature and how they decrease the likelihood and impact of occupational firefighting injuries. Investigating, identifying, and prioritizing the most common activities leading to injury, the nature of injury, and the body parts affected is a vital step in the implementation of preventive solutions. The scientific community has conducted various studies to evaluate the main injuries and injury profiles commonly suffered by firefighters. Researchers have conducted many independent studies on firefighter communities in the United States, while others have referenced national databases from sources such as the National Fire Protection Association, the Bureau of Labor Statistics, and the National Electronic Injury Surveillance System. Unfortunately, the results of these independent studies lacked standardization in survey categories and terminology, impairing the ability to obtain a clear consensus among studies on the primary nature of injuries, the body parts injured, and the activities contributing to these injuries. Consequently, this review article performed a comparative statistical analysis of published data between 1992 and 2020 to define and rank the most common work scenarios where firefighters were likely to be injured, the most common types of injuries, the parts of the body affected, and the activities that most contribute to United States firefighter injuries as documented in both national databases and independent research surveys. The statistical analysis consisted of determining the mean, standard deviation, confidence intervals (95%), and coefficients of variation for the reported data. The present study identified that despite the preventative measures taken by many organizations in the firefighting community, strains and sprains were still the leading type of injury reported from all the databases under this 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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».