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Enregistrement W2024908107 · doi:10.1097/jom.0b013e31814b2e9f

The Impact of Early Workplace-Based Return-to-Work Strategies on Work Absence Duration: A 6-Month Longitudinal Study Following an Occupational Musculoskeletal Injury

2007· article· en· W2024908107 sur OpenAlexaff
Renée‐Louise Franche, Colette N. Severin, Sheilah Hogg‐Johnson, Pierre Côté, Marjan Vidmar, Hyunmi Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)Occupational safety and healthMedicineWork (physics)Proportional hazards modelPsychological interventionHazard ratioMusculoskeletal injuryOccupational injuryCohortOccupational medicineCohort studyPhysical therapyAccommodationHuman factors and ergonomicsPoison controlPsychologyEnvironmental healthNursingConfidence intervalSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine, using administrative and self-reported data, the relationship between early return-to-work (RTW) strategies and work absence duration. METHODS: Using a cohort of 632 claimants with work-related musculoskeletal injuries, Cox proportional hazard analyses were performed with RTW strategies measured 1 month after injury as predictors. Outcomes were 6-month self-reported work absence duration and time receiving wage replacement benefits from an administrative database. RESULTS: Work accommodation offer and acceptance and advice from health care provider (HCP) to the workplace on re-injury prevention were significant predictors of shorter work absence duration indexed by both self-report and administrative data. Receiving an ergonomic visit was a significant predictor of shorter duration receiving benefits only. CONCLUSIONS: Analyses using administrative and self-reported indices of work absence generally converged. Work accommodation and targeted HCP communication with the workplace are critical for effective early RTW interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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