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Enregistrement W2461635821 · doi:10.3233/wor-162339

Sex differences in work-related traumatic brain injury due to assault

2016· article· en· W2461635821 sur OpenAlexaffabout
Tatyana Mollayeva, Shirin Mollayeva, John Lewko, Angela Colantonio

Notice bibliographique

RevueWork · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensOntario Brain InstituteLaurentian UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryPsychologySexual assaultMedical emergencyInjury preventionClinical psychologyPoison controlMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the etiology, prevalence and severity of assault-precipitated work-related traumatic brain injury (wrTBI) in Ontario, Canada through a sex lens. METHODS: Cross-sectional study using data abstracted from the Ontario Workplace Safety and Insurance Board (WSIB) claims files in 2004. Descriptive analyses were conducted to determine the distribution of worker/employment/incident characteristics. RESULTS: Workplace physical violence that resulted in a TBI accounted for 6.6% percent of all TBI injury claims. Female workers, primarily in the health care/social services sector, accounted for over half of all TBIs. Most workers were assaulted by consumers/clients. Forty five percent of injuries occurred among workers with less than 3 years of employment. CONCLUSIONS: This paper identifies profiles of workers and workplaces for targeted preventive efforts. Future studies are needed to further address risk factors by sex and outcomes, such as length of disability and health care cost.

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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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