Sleep disturbances and disability following work‐related injury and illness: Examining longitudinal relationships across three follow‐up waves
Notice bibliographique
Résumé
Despite the high burden of sleep disturbances among the general population, there is limited information on prevalence and impact of poor sleep among injured workers. This study: (a) estimated the prevalence of sleep disturbance following work-related injury; and (b) examined the longitudinal association between sleep disturbances and disability/functioning, accounting for reciprocal relationships and mental illness. Longitudinal survey data were collected from workers' compensation claimants with a time-loss claim in Victoria, Australia (N = 700). Surveys were conducted at baseline, 6 months and 12 months. Sleep disturbance was measured using the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) questionnaire. Disability/functioning was based on self-reported activity limitations, participation restrictions and emotional functioning. Path models examined the association between disability/functioning and sleep. Mean sleep disturbance T-scores were 55.2 (SD 11.4) at 6 months, with 36.4% of the sample having a T-score of 60+. Longitudinal relationships were observed between disability (specifically, emotional functioning) and sleep disturbances across successive follow-up waves. For example, each unit increase in T2 emotional functioning (five-point scale) was associated with a 1.1 unit increase in T3 sleep disturbance (approximately 29-76 scale). Cross-lagged path models found evidence of a reciprocal relationship between disability and sleep, although adjustment for mental illness attenuated the estimates to the null. In conclusion, sleep disturbances are common among workers' compensation claimants with work injuries/illnesses. Given the links between some dimensions of disability, mental health and sleep disturbances, the findings have implications for the development of interventions that target the high prevalence of sleep problems among working populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».