Absence from work in the 12 months following mild traumatic brain injury in Europe: a CENTER-TBI cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most of the prior research on absence from work after a mild traumatic brain injury (mTBI) was of a small sample size and had a limited number of follow-up assessments. OBJECTIVES: Therefore, this study investigated the prevalence of absence from work, trajectories, and associated factors in the 12 months following mTBI in Europe. METHODS: Data from a European cohort (CENTER-TBI) were used. Absence from work was assessed at 2 weeks, 3 months, 6 months, and 12 months after mTBI. Associated factors included sociodemographic factors, current psychoactive substance use, pre-injury medical history, injury-related factors, medical care, complications, and discharge, and 2-week follow-up questionnaires. Inferential analyses relied on generalized estimating equations. RESULTS: This study included 1080 adults with mTBI who were working at the time of the injury (median [IQR] age, 46.0 [23.0] years; 69 % men). Absence from work decreased from 32 % at 2 weeks to 20 % at 12 months after the injury (P < 0.001). Around 76 % of adults returned to work within the first 3 months, whereas > 43 % of those absent from work at 3 months remained absent at 12 months. The 3 factors with the strongest association with absence from work were admission to hospital wards (OR = 2.57) or intensive care units (OR = 4.76), the presence of a pre-injury psychiatric disorder (OR = 2.55), and older age (OR = 1.61). CONCLUSIONS: One-fifth of workers with mTBI were absent from work 12 months after the injury. Early identification of those at particular risk for not returning to work should be a clinical priority. STUDY REGISTRATION: NCT02210221 (https://clinicaltrials.gov/).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».