Physical and Psychosocial Correlates of Occupational Physical Injury in the Global Construction Industry: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The construction industry is a diverse sector with exposure to multiple psychosocial and environmental workplace hazards that increase the risk of injury. This scoping review aims to consolidate the existing literature on the physical and psychosocial determinants influencing the risk of occupational physical injuries among construction workers globally. Methods: A scoping review was conducted using the PRISMA extension checklist guided. Literature searches were performed between June and October 2023 in electronic academic databases. Results: A total of 77 studies were identified, encompassing various geographical regions, including North America (n = 29), Africa (n = 18), Europe (n = 12), Asia (n = 9), the Middle East (n = 5), and Oceania (n = 4). The review identified physical and psychosocial factors in 3 domains influencing occupational physical injuries: workplace physical environment (eg, exposure to physical hazards, availability and utilization of personal protective equipment, company size, and job type), workplace culture (eg, psychosocial stressors, gender-related barriers, migrant and ethnic disparities, educational background), and physical wellbeing, health and aging (eg, age, obesity, sleep quality, marital stats, and physical health status). Notably, workers from social minority groups (eg, women, ethnic and migrant workers) of young (<25 years old) or older ages (45-55 years old) employed in smaller construction companies are vulnerable to increased injury risk and exposure to physical and psychosocial hazards in the workplace. Conclusion: The review emphasizes a global paucity of research examining the implications of physical and psychosocial factors on injury risk within the construction industry. Future research should prioritize investigating the impact of psychosocial hazards on younger and older workers to detect age-related differences in injury rate, treatment access, and work-related health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».