Work Injury Risk Among Young People With Learning Disabilities and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to gain a better understanding of the relationship between learning disabilities, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and risk of occupational injury among young workers. METHODS: We assessed 15- to 24-year-old workers (n = 14 379) from cycle 2.1 of the Canadian Community Health Survey (CCHS). We gathered data on demographic characteristics, work-related factors, and presence of learning disabilities or ADHD. We conducted a multivariate logistic regression analysis to assess occurrences of medically attended work injuries. RESULTS: There was an 89% adjusted increase in work injury risk among workers with self-reported dyslexia (a type of learning disability) relative to workers reporting no learning disabilities, although this result did not meet traditional statistical significance criteria. Being out of school, either with or without a high school diploma, was associated with a significantly increased risk of work injury, even after control for a number of demographic and work-related variables. CONCLUSIONS: Our findings underscore the notion that individual differences salient in the education system (e.g., learning disabilities, school dropout) need to be integrated into conceptual models of injury risk among young workers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».