Perceived Injustice as a Determinant of the Severity of Post-traumatic Stress Symptoms Following Occupational Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study assessed the role of perceived injustice in the experience and persistence of post-traumatic stress symptoms (PTSS) following work-related musculoskeletal injury. METHODS: The study sample consisted of 187 individuals who were absent from work as a result of a musculoskeletal injury. Participants completed measures of pain severity, perceived injustice, catastrophic thinking, post-traumatic stress symptoms, and disability on three occasions at three-week intervals. RESULTS: Consistent with previous research, correlational analyses revealed significant cross-sectional relations between pain and PTSS, and between perceived injustice and PTSS. Regression analysis on baseline data revealed that perceived injustice contributed significant variance to the prediction of PTSS, beyond the variance accounted for by pain severity and catastrophic thinking. Sequential analyses provided support for a bi-directional relation between perceived injustice and PTSS. Cross-lagged regression analyses showed that early changes in perceived injustice predicted later changes in PTSS and early changes in PTSS predicted later changes in perceived injustice. CONCLUSIONS: Possible linkages between perceived injustice and PTSS are discussed. The development of effective intervention techniques for targeting perceptions of injustice might be important for promoting recovery of PTSS consequent to musculoskeletal injury.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».