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Enregistrement W4400001321 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.18468

Traumatic Cervical Spinal Cord Injury and Income and Employment Status

2024· article· en· W4400001321 sur OpenAlexafffundabout
Rachael H. Jaffe, Peter C. Coyte, Brian Chan, Rebecca Hancock, Armaan K. Malhotra, Karim S. Ladha, Jefferson R. Wilson, Christopher D. Witiw

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEarningsDemographyCohortMarital statusPopulationRetrospective cohort studyCohort studyResidenceSpinal cord injuryPhysical therapyEnvironmental healthPsychiatrySurgeryFinanceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Spinal cord injury (SCI) causes drastic changes to an individual's physical health that may be associated with the ability to work. Objective: To estimate the association of SCI with individual earnings and employment status using national administrative health databases linked to income tax data. Design, Setting, and Participants: This was a retrospective, national, population-based cohort study of adults who were hospitalized with cervical SCI in Canada between January 2005 and December 2017. All acute care hospitalizations for SCI of adults ages 18 to 64 years were included. A comparison group was constructed by sampling from individuals in the injured cohort. Fiscal information from their preinjury years was used for comparison. The injured cohort was matched with the comparison group based on age, sex, marital status, province of residence, self-employment status, earnings, and employment status in the year prior to injury. Data were analyzed from August 2022 to January 2023. Main outcomes and Measures: The first outcome was the change in individual annual earnings up to 5 years after injury. The change in mean yearly earnings was assessed using a linear mixed-effects differences-in-differences regression. Income values are reported in 2022 Canadian dollars (CAD $1.00 = US $0.73). The second outcome was the change in employment status up to 5 years after injury. A multivariable probit regression model was used to compare proportions of individuals employed among those who had experienced SCI and the paired comparison group of participants. Results: A total of 1630 patients with SCI (mean [SD] age, 47 [13] years; 1304 male [80.0%]) were matched to patients in a preinjury comparison group (resampled from the same 1630 patients in the SCI group). The mean (SD) of preinjury wage earnings was CAD $46 000 ($48 252). The annual decline in individual earnings was CAD $20 275 (95% CI, -$24 455 to -$16 095) in the first year after injury and CAD $20 348 (95% CI, -$24 710 to -$15 985) in the fifth year after injury. At 5 years after injury, 52% of individuals who had an injury were working compared with 79% individuals in the preinjury comparison group. SCI survivors had a decrease in employment of 17.1 percentage points (95% CI, 14.5 to 19.7 percentage points) in the first year after injury and 17.8 percentage points (14.5 to 21.1 percentage points) in the fifth year after injury. Conclusions and Relevance: In this study, SCI was associated with a decline in earnings and employment up to 5 years after injury for adults aged 18 to 64 years in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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