The effect of power stretchers on occupational injury rates in an urban emergency medical services system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To examine occupational injury rates in a dual-response emergency medical services (EMS) system before and after implementation of a power-lift stretcher system. METHODS: The seasonally-adjusted occupational injury rate was estimated relative to medical call volume (per 1000 calls) and workers (per 100 FTEs) from 2009 to 2019, and stratified by severity (lost-time, healthcare only), role (EMS, FIRE) and type (patient-handling). Power-lift stretchers were adopted between 2013 and 2015. Preinjury versus postinjury rates were compared using binomial tests. Interrupted time series (ITS) analysis was used to estimate the trend and change in injuries related to patient-handling, with occupational illnesses serving as control. RESULTS: Binomial tests revealed varied results, with reductions in the injury rate per 1000 calls (-14.0%) and increases in the rate per 100 FTEs (+14.1%); rates also differed by EMS role and injury severity. ITS analysis demonstrated substantial reductions in patient-handling injuries following implementation of power-lift stretchers, both in the injury rate per 1000 calls (-50.4%) and per 100 FTEs (-46.6%), specifically among individuals deployed on the ambulance. Injury rates were slightly elevated during the winter months (+0.8 per 100 FTEs) and lower during spring (-0.5 per 100 FTEs). CONCLUSIONS: These results support the implementation of power-lift stretchers for injury prevention in EMS systems and demonstrate advantages of ITS analysis when data span long preintervention and postintervention periods.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».