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Enregistrement W7117710697 · doi:10.1186/s12889-025-26046-0

Inequitable morbidity and injuries burden among informal sector workers in an urban area in Dhaka: a retrospective analysis of Médecins Sans Frontières occupational health clinics, Bangladesh, 2014–2023

2025· article· en· W7117710697 sur OpenAlexaff
Grazia Caleo, Sohana Sadique, Debbie Malden, Martins Femi Dada, Jobin Joseph, Kalyan Velivela, Salim Mahmud Chowdhury, Christabel Mayienga, Tasmia Shenjuti, Gayathrie Sadacharamani, Rezwanur Rahman Masum, Mark Sherlock, Hamza Atim, Patrick Keating

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthWorkforceBiostatisticsPublic healthInformal sectorEpidemiologySuicide preventionDescriptive statisticsPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Bangladesh, 85% of the workforce is employed in the informal sector, characterised by unsafe working conditions, low wages, and a lack of social and labour protections. Evidence on the health and occupational injuries faced by informal sector workers is limited. This study assessed the health status of informal sector workers in Dhaka’s Kamrangirchar area, where Médecins Sans Frontières (MSF) has provided occupational health (OH) services and provides evidence to inform policy. METHODS: We conducted a retrospective analysis using OH data from two MSF clinics, covering patients aged ≥ 18 years from February 2014 to December 2023. We performed a descriptive analysis, stratified by sex, using chi-squared tests to identify differences in health status by key characteristics, including patient demographics such as age and sex, factory type, work-related morbidity, injuries, nutritional status, and mental health. The analysis was limited to new consultations. RESULTS: Between 2014 and 2023, 64,467 OH consultations occurred among adults aged ≥ 18 years, of which 23,874 were new consultations with sex data available (self-reported); 38.6% were women. Women were more likely to work in plastics (35.7% vs. 24.4%) and garment (28.8% vs. 18.9%) factories, whereas men were predominated in leather factories (17.5% vs. 7.8%). Machinery operation was reported by 92.8% of men and 91.5% of women. Work-related conditions accounted for 90.5% of all visits. The most common diagnoses for both sexes were musculoskeletal disorders (30.3%) and gastrointestinal conditions (22.7%). Injuries represented 4.3% of new consultations, with a higher proportion in men (6.0% vs. 1.8%), and 60% of injuries occurred in metal factories. Malnutrition affected 16.7% of men and 12.5% of women. Among 561 patients with mental health outcomes, mood disorders were more frequent in women (92% vs. 84%). CONCLUSIONS: This study highlights the significant work-related health burden faced by urban informal sector workers operating in hazardous environments, with gender-based differences. Urgent gender-sensitive workspace safety, social and mental health, and nutritional initiatives are needed. Ratifying the International Labour Organization Conventions C189 and C190, which aim to provide informal workers with the same protection as those in the formal sector, would be a crucial step toward safeguarding workers’ rights and well-being.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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