Assault predicts time away from work after claims for work-related mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Workplace violence carries a substantial economic loss burden. Up to 10% of all traumatic brain injury (TBI) admissions result from physical assault. There remains a paucity of research on assault as a mechanism of injury, taking into account sex, and its association with work re-entry. OBJECTIVES: The aim of this study was to characterise, by sex, the sample of workers who had sustained a work-related mild TBI (wr-mTBI) and to assess the independent influence of assault, as a mechanism of injury, on time away from work. METHODS: A population-based retrospective cohort of workers' compensation claimants in Australia (n=3129) who had sustained a wr-mTBI was used for this study. A multivariable logistic regression analysis assessed whether workers who had sustained wr-mTBI as a result of assault (wr-mTBI-assault) were more likely to claim time off work compared with workers who had sustained a wr-mTBI due to other mechanisms. RESULTS: Among claimants who sustained a wr-mTBI, 9% were as a result of assault. The distribution of demographic and vocational variables differed between the wr-mTBI-assault, and not due to assault, both in the full sample, and separately for men and women. After controlling for potential confounding factors, workers who sustained wr-mTBI-assault, compared with other mechanisms, were more likely to take days off work (OR 2.14, 95% CI 1.53 to 2.99) within a 3-month timeframe. CONCLUSION: The results have policy-related implications. Sex-specific and workplace-specific prevention strategies need to be considered and provisions to support return-to-work and well-being within this vulnerable cohort should be examined.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».