Multiple psychiatric diagnoses and return-to-work following posttraumatic stress injury rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Posttraumatic stress injury (PTSI) is a term used to describe a range of psychiatric difficulties which arise following exposure to a psychologically traumatic event. The impact of being diagnosed with multiple psychiatric conditions on the return-to-work (RTW) outcomes of individuals with PTSI has not been adequately researched. OBJECTIVE: The current study examined whether the presence of two or more psychiatric conditions occurring simultaneously is predictive of RTW outcomes in workers with PTSI. METHOD: A population-based cohort design was conducted using archival data from injured workers admitted to a PTSI rehabilitation program. Differences in RTW outcomes and demographic, administrative, and clinical variables were compared between individuals with single and multiple psychiatric diagnoses. A range of variables were entered into a multivariable logistic regression model predicting RTW. RESULTS: The final logistic regression model indicated workers had higher odds of RTW if they had a single psychiatric diagnosis (Adjusted Odds Ratio (AOR) 2.20), non-elevated scores on a measure of traumatic stress (AOR 1.85), and reported higher self-perceived readiness to RTW (AOR 1.24). CONCLUSION: Being diagnosed with multiple psychiatric conditions appears to be associated with more negative RTW outcomes following PTSI rehabilitation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».