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Enregistrement W7161959609 · doi:10.82308/5306

The economic impact of posttraumatic stress symptoms among Canadian attorneys

2019· dissertation· en· W7161959609 sur OpenAlexaboutno aff
Marie‐Jeanne Leonard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionBonferroni correctionPoison controlPsychological stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’exposition à des dossiers qui contiennent des éléments traumatiques est commun pour certains avocats. Ce type d’exposition est considéré comme pouvant déclencher le développement d’un trouble de stress post-traumatique. La littérature scientifique sur cette problématique est rare, mais elle suggère que les avocats souffrent de symptômes de stress post-traumatique (SSPT) à grande échelle. À notre connaissance, aucune étude n’a examiné l’impact économique des SSPT chez les avocats. La présente étude exploratoire a évalué ces derniers aspects. Le premier objectif était d’évaluer le taux de prévalence au long terme (sur huit mois) des SSPT probables chez les avocats, ainsi que d’évaluer les facteurs qui y sont associés. Le deuxième objectif était de rapporter l’impact économique au cours de la dernière année des SSPT probables chez les avocats au Canada. Un total de 284 avocats a été invité à compléter le sondage et 159 avocats ont complété le sondage au complet. Les questionnaires ont évalué le niveau des SSPT, l’exposition passée à des événements traumatiques, la qualité de vie, la perte de productivité au travail, les services de santé utilisés, les médecins et paraprofessionnels consultés, les médicaments de prescription consommés et les congés maladie pris. Afin d’évaluer le premier objectif, des analyses descriptives ont été faites, ainsi que des tests-t indépendants, des ANOVAs et des chi- carrés. Le deuxième objectif a été évalué en performant des analyses non paramétriques, soit des Mann-Whitney U, des Kruskal-Wallis H et des analyses de régression multivariées gamma-log-link. Des analyses post-hoc de Bonferroni ont été faites lorsque nécessaire et les variables étaient considérées comme étant significatives avec un seuil alpha à deux queues de .05. Les résultats montrent que le taux de prévalence de huit mois pour les SSPT probables chez les avocats canadiens était de 14%. Les avocats qui travaillaient avec des dossiers à contenu traumatique souffraient de niveaux plus élevés de SSPT. Spécifiquement pour les avocats qui travaillent avec des dossiers à contenu traumatique, il a été trouvé que les risques de souffrir de SSPT probables étaient neuf fois supérieurs pour les personnes qui souffraient de SSPT probables huit mois plus tôt, et que les risques étaient sept fois supérieurs pour les personnes qui n’avaient pas d’enfants. Les avocats qui souffraient de SSPT probables engendraient significativement plus de coûts en moyenne par rapport aux visites aux urgences, à la consommation de médicaments de prescription et à la perte de productivité au travail. Les avocats privés qui souffraient de SSPT probables engendraient également significativement plus de coûts en moyenne liés à la perte d’heures facturables. De plus, les avocats qui souffraient de SSPT persistants engendraient des coûts systématiquement plus élevés en moyenne que ceux qui ne souffraient pas de SSPT probables. Une perte totale annuelle de 688 662 056$ liée aux SSPT probables chez les avocats a été trouvée. Comment ces résultats alarmants reflètent les valeurs et les comportements qui sont promus dans le milieu du droit est discuté. Les avocats qui souffraient de peu de SSPT ont également généré des coûts. D’autres troubles mentaux pourraient aussi influencer les coûts et ils devraient être examinés dans les études à venir. Malgré le fait que des études plus raffinées évaluant l’impact économique des SSPT chez les avocats soient nécessaires, plus de méthodes de prévention et d’options de traitements adaptés devraient être développées et offerts immédiatement

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)0,007
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,351 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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