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Enregistrement W2168534796 · doi:10.1097/jom.0000000000000551

Health and Occupational Outcomes Among Injured, Nonstandard Shift Workers

2015· article· en· W2168534796 sur OpenAlexafffund
Imelda S. Wong, Peter Smith, Cameron Mustard, Monique A. M. Gignac

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésShift workMedicineRespondentOccupational safety and healthOccupational injuryScheduleCohort studyEnvironmental healthCohortInjury preventionPhysical therapyGerontologyPoison controlDemographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study compares health and occupational outcomes following a work-related injury for nonstandard and day-shift workers. METHODS: National Population Health Survey data were used to explore outcomes 2 years post-work injury. Retrospective-matched cohort analyses examined main effects and interactions of shift schedule and work injury with changes in health, shift schedule, and labor force status. Models were adjusted for respondent characteristics, baseline health status, and occupational strength requirements. RESULTS: Injured nonstandard shift workers reported lower health utility index scores, compared with uninjured and injured daytime workers and uninjured nonstandard-shift workers. No significant interactions between shift and injury were found with schedule change and leaving the labor force. CONCLUSIONS: Injured nonstandard-shift workers are as likely to remain employed as other groups, but may be vulnerable in terms of diminished health.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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