Work-related mild-moderate traumatic brain injury and the construction industry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consequences of traumatic brain injury underscore the need to study high-risk groups. Few studies have investigated work-related traumatic brain injuries (WrTBIs) in the construction industry. OBJECTIVE: To examine WrTBIs in Ontario for the construction industry compared to other industries. METHODS: A retrospective study of individuals who sustained a WrTBI and had a clinical assessment as an outpatient at a hospital-based referral centre. Data were collected for a number of factors including demographic, injury and occupation and were analyzed according to the Person-Environment-Occupation (PEO) model. PARTICIPANTS: 435 individuals who sustained a WrTBI. RESULTS: There were 19.1% in the construction industry, 80.9% in other industries. Compared to other industries, individuals in the construction industry were more likely to be male, to not have attained post-secondary education, and experience multiple traumas. WrTBIs in the construction industry were commonly due to elevated work. The construction occupations involved included skilled workers and general labourers, and compared to other industries, WrTBIs occurred most often for those employed for a short duration in the construction industry. CONCLUSIONS: Construction industry workers experience serious WrTBIs that are amenable to prevention. Use of the PEO model increased our understanding of WrTBIs in the construction industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».