P.115 The national impact of traumatic brain injury on labor markets: a canada-wide observational cohort study of post-injury employment and personal income loss
Notice bibliographique
Résumé
Background: Employment and personal income loss after traumatic brain injury (TBI) is a major source of post-injury stress and barrier to societal reintegration for affected patients. We sought to quantify the labor market implications for tax-filing adult TBI survivors. Methods: We performed a matched difference-in-difference analysis using a national retrospective cohort of working adult TBI survivors injured between 2007-2017. Linear and logistic mixed effects regressions were used to estimate the magnitude of personal income loss and proportion of patients displaced from the workforce in the three post-injury years (Y+1 to Y+3). Results: Among 18,050 patients identified with TBI, the adjusted average loss of personal annual income was $-7,635 dollars in Y+1 and $-5,000 in Y+3. An additional -7.8% individuals were newly unemployed compared to the pre-injury baseline. For mild, moderate, and severe TBI subgroups, income loss was $-3354, $-6750, and $-17375 respectively in Y+3; the proportion of newly unemployed individuals in Y+3 was 5.8%, 9.2%, and 20% lower than baseline. We estimated 500 million dollars of incurred labor markets losses related to TBI in Canada. Conclusions: This work represents the first national cohort data quantifying the labor market implications of TBI. These results may be used to inform post-injury care pathways and vocational rehabilitation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».