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Enregistrement W1967362910 · doi:10.1177/000841740607300304

Exploring the Mental Health Needs of Injured Workers

2006· article· en· W1967362910 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lucia Cacciacarro, Bonnie Kirsh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoWilliam Osler Health System
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésMental healthOccupational therapyPsychologyNursingMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The mental health of injured workers has been relatively unexplored in the literature, though there is a suggestion that needs are substantive. PURPOSE: This study explored the experiences of injured workers to generate an understanding of their mental health needs. METHODS: In-depth qualitative interviews were carried out on a purposeful sample of 4 injured workers living in the greater Toronto area. Data was analyzed inductively and four major themes emerged. RESULTS: Themes related to the life changes that result from work injury, and the sense of alienation from society and abandonment by the compensation system. Injured workers reflected that continued involvement in meaningful occupations and encouragement from supportive others helped to promote positive well-being after the injury. All participants emphasized the need for systemic change. PRACTICE IMPLICATIONS: Occupational therapists and other professionals working with the injured worker population can use findings from this study to promote positive mental health and well-being among injured workers and their families.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,384
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,116 · 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.

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

Citations33
Publié2006
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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