Prevalence of serious mental illness and mental health service use after a workplace injury: a longitudinal study of workers’ compensation claimants in Victoria, Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Serious mental illness is common among those who have experienced a physical workplace injury, yet little is known about mental health service use in this population. This study aims to estimate the proportion of the workplace musculoskeletal injury population experiencing a mental illness, the proportion who access mental health services through the workers' compensation system and the factors associated with likelihood of accessing services. METHODS: A longitudinal cohort study was conducted with a random sample of 615 workers' compensation claimants followed over three survey waves between June 2014 and July 2015. The primary outcome was receiving any type of mental health service use during this period, as determined by linking survey responses to administrative compensation system records for the 18 months after initial interview. RESULTS: Of 181 (29.4%) participants who met the case definition for a serious mental illness at one or more of the three interviews, 75 (41.4%) accessed a mental health service during the 18-month observation period. Older age (OR=0.96, 95% CI 0.93 to 0.99) and achieving sustained return to work (OR=0.27, 95% CI 0.11 to 0.69) were associated with reduced odds of mental health service use. Although not significant, being born in Australia was associated with an increased odds of service use (OR=2.23, 95% CI 0.97 to 5.10). CONCLUSIONS: The proportion of injured workers with musculoskeletal conditions experiencing mental illness is high, yet the proportion receiving mental health services is low. More work is needed to explore factors associated with mental health service use in this population, including the effect of returning to work.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».