Pain and depression in injured workers and their return to work: A longitudinal study.
Notice bibliographique
Résumé
Cette etude examine la relation a long terme entre la depression, la douleur et le retour au travail (RAT) chez les travailleurs accidentes et atteints de douleur chronique. Dans le cadre du Programme de Gestion de l'Activite Progressive (PGAP), la douleur et la depression chez des clients (N = 185) ont ete evaluees a trois points dans le temps: a l'inscription au programme, a la mitraitement et a la fin du traitement. Le retour au travail a ete evalue quatre semaines apres la fin de l'intervention. Les correlations et les analyses de regression logistiques ont montre que la depression et la douleur etaient associees de facon significative dans le temps et que la depression et la douleur affective etaient les variables les plus significatives pour predire le RAT et ce, quel que soit le moment de l'evaluation. Une analyse par grappes a divise l'echantillon en quatre groupes refletant ainsi les fluctuations de la depression et de la douleur dans le temps. Les resultats de Chi carre ont revele que les personnes atteintes d'un niveau de depression eleve ou modere ainsi que d'un niveau de douleur affective eleve etaient moins vraisemblables a effectuer un RAT (de 18 a 21 %) lorsque comparees a des personnes qui presentent une symptomatologie depressive legere ou absente accompagnee d'une douleur affective moins prononcee (de 61 a 85 %). Ces resultats ont mis en lumiere l'importance de considerer les profils de symptomes cliniques dans le temps lorsque l'on souhaite determiner la probabilite d'un RAT.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».