Modeling community integration in workers with delayed recovery from mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delayed recovery in persons after mild traumatic brain injury (mTBI) is poorly understood. Community integration (CI) is endorsed by persons with neurological disorders as an important outcome. We aimed to describe CI and its associated factors in insured Ontario workers with delayed recovery following mTBI. METHODS: A cross-sectional study of insured workers in the chronic phase following mTBI was performed at a rehabilitation hospital in Ontario, Canada. Sociodemographic, occupational, injury-related, clinical, and claim-related data were collected from self-reports, medical assessments, and insurers' referral files. Community Integration Questionnaire (CIQ) scores were compared using analysis of variance or Spearman's correlation tests. Stepwise multivariable linear regression models were used to evaluate the associations with CI. RESULTS: Ninety-four workers with mTBI (45.2 ± 9.9 years old, 61.2% male) at 197 days post-injury (interquartile range, 139-416 days) were included. The CIQ total and subscale scores were similar to those reported in more severe TBI samples. The CIQ scores were moderately to strongly correlated with various sociodemographic, claim-related, and clinical variables. In the multivariable regression analysis, several covariates accounted for 36.4% of the CIQ variance in the final fully adjusted model. DISCUSSION: This study evaluated CI in workers with mTBI, and analyzed its associated variables. Analysis revealed insomnia, head or neck pain, being married or in a relationship, time since injury, and a diagnosis of possible/probable malingering were independently associated with limited CI. CONCLUSIONS: Workers with delayed recovery from mTBI experience difficulty with CI. Insomnia is a particularly relevant covariate, explaining the greater part of its variance. To enhance participation, care should focus on clinical and non-clinical covariates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».