Mild traumatic brain injury caused by workplace violence in a US workers’ compensation system
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Approximately 81% of traumatic brain injury cases are considered to be mild (mTBI), but few studies have reviewed mTBI caused by workplace violence (WPV). This study aimed to (1) determine the incidence of mTBI secondary to WPV in a statewide workers' compensation system using International Classification of Disease codes and (2) analyse and compare factors associated with return-to-work outcomes between WPV mTBI cases versus other mechanisms. METHODS: Using a retrospective cohort of claims data from the California Workers' Compensation Information System during 2015-2019, cases with a return-to-work date were classified as WPV if the injury description contained keywords such as assault, gunpoint, harassed, intimidated, punch, threat, robbery, violent or verbal abuse. RESULTS: Of the 14 089 mTBI claims analysed in this study, 11.2% were caused by WPV. When comparing WPV to non-WPV claims, the variables with statistically significant (p≤0.001) differences were age, income, industry and job class. There were no significant differences between groups for leave duration. In a linear mixed model, the variable of interest (WPV) was not associated with recovery duration after adjusting for other factors. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first study to examine WPV mTBI claims in the USA. The findings suggest that the public administration, education and healthcare and social services industries are at higher risk for WPV mTBI. WPV and job class were the only modifiable factors in the model and therefore should be the focus of additional research.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».