Clinical Tools to Facilitate Workplace Accommodation After Treatment for an Upper Extremity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Failure to implement work site accommodations for work-related upper extremity disorders (WRUEDs) may be a factor contributing to delayed functional recovery and relapse. The present study describes the use of the 38-item Job Requirements and Physical Demands (JRPD) scale, a self-report measure of ergonomic exposure, and other case management tools to improve accommodation efforts for 101 workers (75 women, 26 men) returning to work after lost time related to a WRUED. Items were categorized into five subscales based on item content: administrative, computer-related, workstation design, environmental, and equipment. Administrative risk factors were elevated among office clerks, whereas postal clerks and letter carriers reported more workstation design risk factors, and letter carriers and electrical/mechanical workers cited more equipment-related risk factors (p < 0.05). All occupational categories rated computer-related risk factors highest. The Integrated Case Management (ICM) approach, which relies on the JRPD scale to guide recommendations, was used with a subgroup of these workers (n = 53), resulting in 1.4 times more workplace accommodations per worker than with a non-ICM approach. Clinical use of the self-reported exposure measure within the overall workplace accommodation process may have been a factor contributing to more frequent accommodation in the ICM group. This study of a subgroup of workers' compensation cases highlights the need for additional investigation of tools to integrate ergonomic approaches within the workplace accommodation process.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».