Best practice intervention for post-traumatic stress disorder among transit workers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transportation industry workers are at high risk for exposure to traumatic incidents in the workplace. A considerable number of those exposed to such incidents will develop post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms, which leads to high rates of absenteeism and are costly to the public transit corporation and workplace safety compensation insurance. OBJECTIVE: To determine whether the newly implemented Best Practice Intervention (BPI) provides superior outcomeswhen compared with Treatment-as-Usual (TAU) interventions in improving workers' rates of return to work (RTW), decreasing duration of time lost from work and overall reduction in severity of PTSD symptoms 6 months after exposure. METHODS: A sequential mixed methods approach was used with qualitative analysis followed by a pre-post intervention design. Sixty-two participants were recruited to the (TAU) phase of the study and 79 to the (BPI) phase. RESULTS: Significant differences were observed between the TAU and BPI groups in number of lost work days (TAU: 20 days vs. BPI: 52 days, p = 0.02). PTSD symptoms decreased with time (MPPS score: 51.3 vs. 24.35; p < 0.001). One-fifth of the participants (21 %) did not return to work by the end of the 6 months follow-up period. CONCLUSIONS: The study demonstrated the value of workplace interventions in improving awareness of psychological symptoms after exposure to a traumatic incident and the value of screening for PTSD symptoms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle