Does participation in interdisciplinary work rehabilitation programme influence return to work obstacles and predictive factors?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Musculoskeletal disorders evolve into long-term work disabilities in--10% of work-injury cases. From a prevention perspective, screening for predictive factors and obstacles associated with long-term work disability appear to offer a promising avenue for work rehabilitation. However, knowledge of the factors at play during the chronic phase remains limited. This study aims to explore the presence of a relationship between the predictive factors and obstacles identified at the time of admission to an interdisciplinary work rehabilitation programme and return to work upon completion of the programme, in individuals with a long-term work disability. METHOD: A descriptive correlational study involving 222 individuals assessed using the Work Disability Diagnostic Interview and who participated in the PREVICAP work rehabilitation programme. RESULTS: The general model accurately predicts the work status of 77% of the participants. Seven to nine factors were found to be associated with return to work in each model produced (3). Those factors were mainly psychosocial and work-related in nature and differ according to gender. Unexpectedly, certain obstacles observed at the time of admission to the programme appear to have a protective effect and thus promote participants' return to work. CONCLUSION: The results obtained support the hypothesis that screening for predictive factors and obstacles at the time of admission of a work rehabilitation programme for individuals with a long-term work disability allows for more effective intervention regarding these factors, and in all likelihood, promotes return to work.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».