Mental ill-health and second claims for work-related injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is some evidence that mental ill-health (MIH) is associated with injury at work, but data are sparse. AIMS: To examine, within a cohort of workers with a first workers' compensation claim, whether those with a history of MIH had a higher than expected number of second claims. METHODS: All Workers' Compensation Board (WCB) records from January 1995 to December 2004 were linked to administrative health records, and a physician diagnosis of MIH in the 48 months prior to the first WCB claim extracted. The first and second (if any) claim for each worker were identified and time to second claim calculated. Survival time to second claim was estimated by Cox regression with history of MIH as a covariate. RESULTS: Results were available for 389 903 WCB first claimants. Of these 53% of men and 38% of women had a second claim, with a mean time between claims of 768 days (men) and 785 days (women). Those with a history of MIH were somewhat more likely to make a second claim and, in the survival analysis, to make this claim sooner. Type of injury at first claim did not appear to modify this effect. CONCLUSIONS: Workers with a recent history of MIH at the time of making a first WCB claim for a work injury are at greater risk of a second injury, leading to a new claim. Strategies to get workers back to work after the first injury/claim should include management of MIH to reduce the risk of further injury.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».