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Enregistrement W6903306408 · doi:10.11575/prism/39922

Work Injuries and Mental Health Problems

2022· other· en· W6903306408 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthWork (physics)Occupational safety and healthHuman factors and ergonomicsSuicide preventionAssociation (psychology)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Work injuries and mental health problems continue to inflict hardship on workers while imposing severe costs on organizations. Yet no comprehensive attempt to summarize the relationship between work injuries and mental health problems exists despite evidence of their association. Further, theoretical development of the relationship between work injuries and mental health problems has stalled in recent years. I address these issues by conducting three studies to explain the association between work injuries and mental health problems, conditions shaping and mechanisms underlying this association, and the expected trajectory of mental health problems prior to and following a work injury. Study 1 is the first comprehensive meta-analysis to look at the relationship between work injuries and mental health problems, ordering effects (i.e., work injuriesmental health problems, mental health problemswork injuries), and key conditions. Study 1 indicates the association between work injuries and mental health problems is small but robust, with larger effect sizes emerging when mental health problems are measured following a work injury as opposed to preceding a work injury. Study 2 examines cognitive mechanisms linking work injuries and mental health, as well as a key social condition distinguishing the work injury-mental health problems relationship using data from the Canadian Longitudinal Study of Aging (Raina et al., 2009). Study 2 results suggest maladaptive cognitions link prior work injury with later mental health problems, and memory-related issues link prior mental health problems with later work injury. Further, some evidence emerged for the role of social support mitigating the relationship between prior work injury and later mental health problems, but not vice versa. Finally, Study 3 examines the relationship between work injuries and mental health over time through an intensive longitudinal survey of young workers. Results from this study indicate that young workers tend to be resilient when confronting a work injury, with minor initial differences in mental health. Altogether, the results from these studies have important implications for occupational health and safety initiatives surrounding the prevention, recovery, and reporting of work injuries and mental health problems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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