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Enregistrement W4407908147 · doi:10.23749/mdl.v116i1.16664

Occupational Injuries and Their Determinants Among Healthcare Workers in Western Countries: A Scoping Review

2025· review· en· W4407908147 sur OpenAlexaff
Guglielmo Dini, Alborz Rahmani, Alfredo Montecucco, Bruno Kusznir Vitturi, Sonia Zacconi, Alessia Manca, Carlo Blasi, Roberta Linares, Mauro Morganti, Nicola Luigi Bragazzi, Angela Razzino, Paolo Durando

Notice bibliographique

Revue˜La œMedicina del lavoro · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesIstituto Nazionale per l'Assicurazione Contro Gli Infortuni sul LavoroUniversità degli Studi di Genova
Mots-clésContext (archaeology)Environmental healthOccupational safety and healthMedicineEpidemiologyHealth careAccidentalInjury preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsMedical emergencyGeographyEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthcare workers (HCWs) in developed countries can be exposed to a wide range of hazards. The systematic identification of working conditions associated with the risk of occupational injury can significantly reduce this risk. METHODS: From January 2000 to December 2021, a scoping review was performed using PCC (Population, Concept, and Context) criteria and searching major scientific databases. Studies conducted in Western Countries, defined as member countries of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), were selected. RESULTS: We identified 282 studies for the present review. Studies focused more frequently on biological injuries (59%). Musculoskeletal injuries and injuries due to aggression and violence followed, based on the frequency of the investigated topic. CONCLUSIONS: Most studies focused on the risk of bloodborne infections, while a knowledge gap emerged on the epidemiology of accidental exposure to other transmission pathways. Although the proportion of injured workers is not negligible in most studies, the most common determinants and risk factors of injury are entirely preventable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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