Uncovering Mental Health Profiles of Workers with a Physically Disabling Injury or Illness Using the Complete State Mental Health Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complete mental health encompasses both mental illness (MI) symptoms and positive mental health (PMH). Distinct profiles of MI and PMH have not been explored among injured workers. This study describes latent mental health profiles among workers with a disabling physical work injury/illness and identifies differences in sociodemographic and return-to-work factors, health correlates, and disability claim duration and cost between profiles. METHODS: 1132 Ontario workers with a physical work-related injury/illness who received lost-time claim benefits were surveyed 18 months post-injury. MI was defined by the self-reported presence of a mood and/or anxiety disorder diagnosed by a healthcare professional pre- or post-injury. The Mental Health Continuum Short Form measured aspects of PMH. Claim information was obtained via administrative records. Latent profile analysis identified the unique number of MI and PMH profiles. Chi-Square and ANOVA tests compared sociodemographic, return-to-work, health, and claim outcomes between classes. RESULTS: Four latent MI and three latent PMH classes were uncovered. Eighteen percent of participants exhibited high MI symptoms diagnosed pre- and post-injury and 14% exhibited languishing PMH. Classes with higher MI burden and languishing PMH were more likely to report financial concerns during their claim, pain interference, other health conditions, and opioid use. Claim duration and wage-replacement benefits were ~ 20 days longer and ~ $2000 greater, respectively, among the highest MI and lowest PMH classes. CONCLUSIONS: Workers' compensation claimants exhibit both flourishing and languishing mental health profiles. The demographic, health, and return-to-work characteristics of latent classes may help identify claimants who may benefit from additional psychological support when returning to work.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».