What Influences Positive Return to Work Expectation?
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Cross-sectional study of population-based traffic cohort. Objective. To determine which factors are associated with both positive and negative expectations for returning to work after vehicle collision resulting in neck pain. Summary of Background Data. Positive expectations predict better outcomes for a variety of health conditions, including return to work from soft-tissue injury (including whiplash-associated disorders [WADs]). However, we know little about those with negative expectations who may be at risk for poor WAD outcomes. Methods. We assessed expectations for return to work in a population-based cohort of 2335 individuals with traffic-related WAD. We used logistic regression analysis to model factors associated with expecting to return to work (compared with not expecting to return to work or being unsure). Results. Depressive symptomatology, lower education, lower income, male sex, and greater initial pain (greater percentage of body in pain and greater intensity of neck pain) were associated with lower return-to-work expectation. Conclusion. A number of demographic, socioeconomic, and injury-related factors were associated with expectations for return to work in WAD. Two of the strongest associated factors were depressive symptomatology and postcollision initial neck pain intensity. These results support using a biopsychosocial approach to evaluate expectancies and their influence on important health outcomes. To determine which factors are associated with both positive and negative expectations for returning to work after vehicle collision, we performed a cross-sectional study in a population-based cohort and found that pain and demographic and psychologic variables were statistically associated with return to work expectation.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».