First return to work following injury: does it reflect a composite or a homogeneous outcome?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test whether return to work as a binary (yes/no) outcome that includes all persons who returned to work regardless of mode of return reflects a composite or a homogeneous outcome in a cohort of workers who have sustained acute orthopaedic trauma resulting in hospitalisation. METHODS: Prospective cohort study. One hundred and sixty-eight participants were recruited and followed for 6 months. The study achieved 89% follow-up. Baseline data were obtained at study recruitment and participants were further surveyed by phone at three timepoints during the study. Polytomous logistic regression was used to simultaneously examine the association between potential predictors and different modes of first return to work (RTW). A test of the equality of the ORs associated with the independent predictor variables was also undertaken. RESULTS: Of the 152 participants with full follow-up, 46 (30%) returned first to full duties, 58 (38%) returned first to modified work and 48 (32%) did not return to work during the study period. Significant determinants of the two modes of return to work were different. A test of the equality of ORs indicated that the relative ORs for the difference in the slope coefficients for five of the 10 independent factors in the two polytomous logistic regression sub-models corresponding to each mode of return to work were statistically significant. This raises the likelihood that first RTW reflects a composite rather than a homogeneous outcome. CONCLUSION: The study provides evidence that RTW may reflect a composite outcome when it includes different modes of first RTW. The identified predictive factors appear to exert different mechanisms of action depending on the mode of RTW. The findings suggest that the different modes of RTW may need to be considered independently. The results of the study have potentially important implications for research and insurance practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».