Workplace involvement improves return to work rates among employees with back pain on long-term sick leave: a systematic review of the effectiveness and cost-effectiveness of interventions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Long-term sickness absence among workers is a major problem in industrialised countries. The aim of the review is to determine whether interventions involving the workplace are more effective and cost-effective at helping employees on sick leave return to work than those that do not involve the workplace at all. METHODS: A systematic review of controlled intervention studies and economic evaluations. Sixteen electronic databases and grey literature sources were searched, and reference and citation tracking was performed on included publications. A narrative synthesis was performed. RESULTS: Ten articles were found reporting nine trials from Europe and Canada, and four articles were found evaluating the cost-effectiveness of interventions. The population in eight trials suffered from back pain and related musculoskeletal conditions. Interventions involving employees, health practitioners and employers working together, to implement work modifications for the absentee, were more consistently effective than other interventions. Early intervention was also found to be effective. The majority of trials were of good or moderate quality. Economic evaluations indicated that interventions with a workplace component are likely to be more cost effective than those without. CONCLUSION: Stakeholder participation and work modification are more effective and cost effective at returning to work adults with musculoskeletal conditions than other workplace-linked interventions, including exercise.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».