Heat-related illness among workers in British Columbia, Canada: Extreme hot weather in 2021 compared to 2001–2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: British Columbia (BC), Canada, experienced an unprecedented summer with record-breaking high temperatures in 2021. Yet the health impact has not been examined in occupational settings. This study aimed to characterize occupational heat-related illness (HRI) among BC workers estimated by incidence rates and associations between heatwaves and HRI, compare risks from 2021 and prior summers of 2001-2020, and assess differential impacts on worker groups by demographics and occupations. METHODS: We identified HRI from workers' compensation claims that occurred between June and August from 2001-2021 in BC. Incidence rates were calculated using working population estimates from Statistics Canada's Labour Force Survey. A time-stratified case-crossover design with conditional Poisson regression was used to examine the impact of heatwaves on occupational HRI. All analyses were stratified by year (2021 versus 2001-2020), age, sex, and occupation. RESULTS: Of the 521 claims identified, 107 (21%) occurred in 2021. Incidence rates for 2021 and prior summers were 3.97 [95% confidence interval (CI) 3.26-4.80] and 0.93 (95% CI 0.85-1.03) claims per 100 000 workers, respectively. This difference represents a 327% increase. Rates were higher in health occupations in 2021 versus 2001-2020. During 2001-2021, the risk of HRI during heatwave days was 4.33 (95% CI 2.98-6.27) times that during non-heatwave days, and the risk was higher among middle-aged workers and workers in trades, transport, and equipment operations. The 2021 heatwaves had greater impact on younger and female workers than those from prior summers. CONCLUSIONS: Heat is a crucial workplace hazard. Prevention strategies should prioritize at-risk workers and not be limited to heatwaves.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».