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Enregistrement W2559805521 · doi:10.1097/jom.0000000000000886

Prospective Impact of Psychiatric Disorders on Employment Status and Health Care Use in Patients Investigated for Occupational Asthma

2016· article· en· W2559805521 sur OpenAlexafffund
Kim Lavoie, Hélène Favreau, Nicola J. Paine, Catherine Lemière, Maryann Joseph, Avril Gagnon-Chauvin, André Cartier, Simon Bacon

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAsthmaOdds ratioConfidence intervalEmergency departmentPopulationPsychiatryOccupational medicineProspective cohort studyEmergency medicineOccupational exposureInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We previously reported high rates (34%) of psychiatric disorders (PSY) in patients evaluated for occupational asthma (OA). We determined the impact of PSY on employment status and health care use 12 to 18 months later. METHODS: One hundred ninety-six patients underwent clinical and psychiatric interviews on the day of their OA evaluation. Patients were re-contacted 12to 18 months later to assess employment status and health care use. RESULTS: Results indicated that patients with a PSY at baseline were less likely to be employed (adjusted odds ratio = 2.88; 95% confidence interval = 1.29 to 6.44) irrespective of final medical diagnosis (including OA), and had higher rates of emergency visits (35% vs 19%, P = 0.04). CONCLUSION: Psychiatric morbidity is common in this population and associated with lower employment rates and greater use of emergency services. Greater efforts should be made to assess and treat PSY in this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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