Prevalence and risk factors for anxiety and depression disorders in workers with work-related musculoskeletal strain or sprain in British Columbia, Canada: a comparison of men and women using administrative health data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the prevalence and risk factors for medically treated anxiety and depression disorders among men and women with musculoskeletal strain or sprain work injury in British Columbia, Canada. METHODS: A retrospective population-based cohort of accepted workers' compensation lost-time claims from 2000 to 2013 was constructed using linked administrative health data. Anxiety and depression disorders were identified using diagnoses from physician, hospital and pharmaceutical records. The 1-year period prevalence was estimated for the year before and the year after injury. Sociodemographic, clinical and work-related risk factors for prevalent and new onset anxiety and depression disorders were examined using multinomial regression. RESULTS: 13.2% of men and 29.8% of women had medically treated anxiety, depression or both in the year before injury. Only a slight increase (~2%) in the prevalence of these disorders was observed in the year after injury. Somatic and mental comorbidities were both strong risk factors for pre-existing and new onset anxiety and depression for both men and women, but these relationships were stronger for men. CONCLUSION: Anxiety and depression disorders including those from prior to injury are common in workers with musculoskeletal strain or sprain and are associated with a complicated clinical profile. Gender-sensitive and sex-sensitive mental healthcare is an important consideration for work disability management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».