However, for a variety of reasons,

However, for a variety of reasons, such trend analyses need to be viewed in the context of certain limitations. While the basic methodology and structure of the CFOI data have remained constant, several primary coding systems used to classify the data have changed substantially over the past two decades. For some code systems, we adjusted the case definition for our study to reduce the impact of differences (e.g., including selected vehicles, such as tractors, with machines). For other code schemes (e.g., industry), we constrained analyses to those years containing data that were coded based on a single coding system. While information on detailed subindustries and OIICS event and exposure is available from the CFOI data, analyses by these details were constrained by the number of fatalities relative to the number of categories for a given variable. The decision to focus on trends over time further constrained depth of analyses. Targeting prevention measures would benefit from identifying those industry, machine, and event combinations with the highest annual fatality rates. However, in most instances the number of annual cases in the industry, machine, and event combinations do not support such detailed analyses.

結果 (繁體中文) 1:

然而，由於種種原因，這種趨勢分析需要有一定的局限性的來看待。雖然CFOI數據的基本方法和結構都保持不變，用於對數據進行分類幾個初級編碼系統在過去的二十年基本上改變。

對於某些編碼系統，我們調整了我們的研究，以減少差異的影響的情況下定義（例如，包括選定的車輛，如拖拉機，用機器）。對於其他的編碼方案（例如，行業），我們限制的分析到包含了基於單一編碼系統的編碼數據的那些年。雖然詳細的子產業和OIICS事件以及曝光信息可從CFOI數據，分析由這些細節是由相對於類別對於給定的變量的數目的死亡人數的限制。隨著時間的推移把重點放在決策的趨勢進一步受到限制，分析深度。針對預防措施，將有利於從確定的行業，機械和事件最高的年度死亡率組合。然而，在大多數情況下，每年案件在化工，機械和事件組合的數量不支持這樣詳細的分析。

結果 (繁體中文) 2:

然而，由於各種原因，這種趨勢分析需要從某些限制來看待。雖然CFOI資料的基本方法和結構保持不變，但用於對資料進行分類的若干主要編碼系統在過去20年中發生了重大變化。

對於某些代碼系統，我們調整了研究的案例定義，以減少差異的影響（例如，包括選定的車輛，如拖拉機，帶有機器）。對於其他代碼方案（例如，行業），我們將分析限制在包含基於單個編碼系統編碼的資料的年份。雖然從CFOI資料中可以獲得關於詳細子行業和OIICS事件和暴露的資訊，但這些細節的分析受到與給定變數類別數量相關的死亡人數的限制。決定把重點放在一段時間內的趨勢上，進一步限制了分析的深度。確定年度死亡率最高的行業、機器和事件組合，將有利於確定針對預防措施。但是，在大多數情況下，行業、機器和事件組合中的年度案例數不支援此類詳細分析。

結果 (繁體中文) 3:

然而，由於種種原因，這種趨勢分析需要在某些限制的背景下進行。雖然CFOI數據的基本方法和結構保持不變，但過去20年來，用於對數據進行分類的幾個主要編碼系統發生了重大變化。
對於某些程式碼系統，我們調整了研究中的案例定義，以减少差异的影響（例如，包括選定的車輛，例如耕耘機和機器）。對於其他編碼方案（例如，工業），我們將分析限制在那些包含基於單個編碼系統編碼的數據的年份。雖然可以從CFOI數據中獲得詳細的子行業和OIIC事件和暴露的資訊，但根據這些詳細資訊進行的分析受到相對於給定變數類別數量的死亡人數的限制。隨著時間的推移，關注趨勢的决定進一步限制了分析的深度。有針對性的預防措施將有助於確定年死亡率最高的行業、機器和事件組合。然而，在大多數情况下，行業、機器和事件組合中的年度案例數不支持此類詳細分析。