Work disability among workers with osteoarthritis of the knee
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of knee osteoarthritis (OA) among individuals active in the workforce will increase considerably in the next generation and a significant percentage of these individuals are expected to experience work disability because of this disease. The aim of this review was to summarize the existing knowledge on the following: (a) work disability risk factors; (b) reliable and valid work disability assessment tools; and (c) efficient interventions to reduce work disability in individuals with knee OA. An electronic document search using key words and MeSH terms was performed with various databases. Two independent investigators were tasked with the screening of articles and quality assessment. A critical appraisal of what is known was performed and recommendations for clinical practice and future research were formulated. The database search yielded 61 references. One article on risk factors, three related to assessment tools, and two on interventions were retained. Age and previous work absence episodes were found to be risk factors of workplace disability. The Work Limitation Questionnaire, the Work Instability Scale for Rheumatoid Arthritis, and the Workplace Activity Limitations Scale were psychometrically sound for the population studied. Education-based interventions seem to be more effective than conventional interventions in helping individuals with knee OA return to work faster, reduce the number of days absent from work, and improve their overall well-being. This review is the first to summarize the evidence on work disability risk factors, assessment tools, and interventions for this growing population and to show a critical gap in the existing knowledge.
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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».