ANNEXE B Le pourcentage de participation sociale expliqué selon les études recensées

Dans une équation de régression, l’âge + l’éducation + le genre + la race + l’emploi + le revenu + la présence d’un TCC préalable + la durée de l’amnésie post-traumatique (APT) + les mesures à l’admission et à la libération par le Functional Independence Measure (FIM) + la durée de l’hospitalisation + la durée de la réadaptation réussissent à prédire seulement 40% à 50% de la participation sociale, telle que mesurée avec le Community Integration Questionnaire (CIQ), le CHART et le Sickness Impact Profile (68).

Un modèle prédictif du handicap basé sur les variables démographiques (âge, genre, éducation, vivre seul) + le temps depuis le traumatisme + l’environnement + les incapacités n’explique qu’une faible partie de la variance, soit moins de 27%. Si on considère le retour au travail comme variable dépendante, le modèle explique seulement 15,6% de la variance (74).

L’âge explique 19% de la variance du retour au travail, l’emploi antérieur explique 18% et l’état psychologique en explique 26% (100).

L’équation de régression ne prédit qu’une très faible partie de la variance de l’intégration dans la communauté. Seulement l’âge (5%) parmi une série de variables sociodémographiques + deux variables de sévérité parmi un groupe de quatre (2%) + les résultats à certains tests neuropsychologiques (10%) en expliquent une partie. Pour la prédiction du retour au travail, les variables prédictives sont l’âge (6%) + l’occupation avant le traumatisme (7%) + l’APT (3%) + les résultats aux tests neuropsychologiques (10%) (106).

Les variables démographiques et cognitives expliquent moins de 30% de la variance des résultats (participation sociale). Les 12 variables parmi les 17 étudiées qui étaient significatives dans l’équation de régression étaient : certains tests neuropsychologiques (vitesse de traitement de l’information, mémoire, travail en double tâches) + les mécanismes du traumatisme + le type de couverture d’assurance + l’abus des substances (121).

Un modèle prédictif a été vérifié par une suite d’équations de régression : la déficience prédit l’incapacité qui prédit le handicap qui à son tour prédit la satisfaction dans la vie : la durée du coma + les années depuis l’accident + l’âge expliquent 5.5% de la déficience ;la déficience + le genre + l’âge + l’éducation + les années écoulées depuis l’accident expliquent 24% à 27% du handicap (vie autonome, intégration sociale et productivité);l’intégration sociale et la productivité expliquent 13% de la satisfaction dans la vie (150).

L’âge est la seule variable prédictive de la productivité, il explique 20% de la variance un an après le traumatisme et 22% après 3 ans. Le niveau fonctionnel (DRS) est le seul prédicteur de l’intégration sociale avec 14% de la variance expliquée. Le niveau fonctionnel (DRS) est le seul prédicteur de l’autonomie à domicile avec 11% de la variance expliquée. Au plus, 34% de la variance des trois échelles du CIQ a été expliquée par l’âge et la sévérité (310).

L’équation de régression composée de l’occupation pré-trauma + l’âge + les incapacités physiques et psychosociales + le niveau de sévérité explique 38% de la variance de retour au travail (338).

Un modèle de régression qui explique 78% de l’occupation est composé des variables: présence de crises + être âgé de plus de 30 ans au moment du traumatisme + présence de confusion + une hospitalisation de plus 30 jours + l’inoccupation au moment du traumatisme (345).

Un groupe de 10 variables séparées en 4 catégories : variables pré-trauma (âge, genre, éducation, statut marital) + sévérité + variables sociales pré-trauma (productivité, arrangement de vie avant le traumatisme et troubles de la personnalité) + environnement (soutien social et services de réadaptation reçus) n’explique que 28% de la variance dans trois aspects de la participation sociale : productivité, arrangement de vie et heures d’assistance requises par semaine (359).