Trends in severity of work‐related traumatic injury and musculoskeletal disorder, Ontario 2004–2017
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Traumatic injury surveillance can be enhanced by describing injury severity trends. This study reports trends in work-related injury severity for males and females over the period 2004-2017 in Ontario, Canada. METHODS: A weighted measure of workers' compensation benefit expenditures was used to define injury severity, obtained from the linkage of workers' compensation claims to emergency department (ED) records where the main injury or illness was attributed to work. Denominator counts were obtained from Statistics Canada's Labor Force Survey. Trends in the annual incidence of injury, classified as low, moderate, or high severity, were examined using regression modeling, stratified by age and sex. RESULTS: Over a 14-year observation period, there were 1,636,866 ED records included in the analyses. Overall, 57.6% of occupational injury records were classified as low severity, 29.5% as moderate severity, and 12.8% as high severity conditions. There was an increase in the incidence of high severity injuries among females (annual percent change (APC): 1.52%; 95% CI: 0.77, 2.28), while the incidence of low and moderate severity injuries generally declined for males and females. Among females, injuries attributed to animate mechanical forces and assault increased as causes of low, moderate, and high severity injuries. The incidence of concussion increased for both males (APC: 10.51%; 95% CI: 8.18, 12.88) and females (APC: 16.37%; 95% CI: 13.37, 19.45). CONCLUSION: The incidence of severe work-related injuries increased among females in Ontario between 2004 and 2017. The methods applied in this surveillance study of traumatic injury severity are plausibly generalizable to applications in other jurisdictions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».