Employment and accommodation needs and the effect of COVID-19 on men and women with traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) impacts an individual's workforce involvement post-injury. Support services and workplace accommodations that can help with work re-integration post-TBI may differ based on a person's sex and gender. The added impact of COVID-19 remains under-explored. OBJECTIVE: We aimed to investigate the support services and workplace accommodation needs and the impact of COVID-19 on work and mental health for persons with TBI, considering sex and gender. METHODS: A cross-sectional online survey was distributed. Descriptive and regression analyses were applied to uncover sex and gender differences, along with content analysis for open-ended responses. RESULTS: Thirty-two persons with TBI (62% women, 38% men) participated. Physiotherapy, occupational therapy, and counselling services were indicated as the most needed services by women and men. Modified hours/days and modified/different duties were the most needed workplace accommodations. Mental challenges impacting well-being was a highlighted concern for both men and women. Women scored poorer on the daily activity domain of the Quality of Life after Brain Injury - Overall Scale (p = 0.02). Assistance with daily activities was highlighted by women for a successful transition to work, including housekeeping and caregiving. Men were more likely than women to experience change in employment status because of COVID-19 (p = 0.02). Further, a higher percentage of men expressed concern about the inability to pay for living accommodations, losing their job, and not having future job prospects. CONCLUSION: Findings reveal important differences between men and women when transitioning to work post-TBI and emphasize the need for sex and gender considerations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».