Determinants of work absence following surgery for carpal tunnel syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective was to identify factors across multiple domains associated with return to work in a community-based cohort of workers with carpal tunnel syndrome. METHODS: Workers scheduled for carpal tunnel release were recruited into this prospective study. Subjects completed questionnaires preoperatively and at 2, 6, and 12 months postoperatively. The questionnaires contained demographic, clinical, and psychosocial factors and physical and psychosocial workplace stressors. Predictors of work absence at 6 and 12 months were examined in bivariate and multivariate logistic regression analyses. RESULTS: Six months following surgery of 181 subjects, 29 (19%) were out of work. Twelve months postoperatively 33 subjects (22%) were out of work. In bivariate analyses, the factors associated with work absence at 6 months, at P < or = 0.01, included preoperative physical functional status, change in self-efficacy between preoperative assessment and 2 months, lower income, workers' compensation, representation by an attorney, work exposure to force and repetition, higher psychological job demands and lower control, lower social support by coworkers, lower job security and more supportive organizational policies and practices. The factors associated with work absence at 12 months in bivariate analyses included preoperative physical functional status, lower self-efficacy at 2 months, workers' compensation, and less supportive organizational policies and practices. Multivariate analyses documented a multidimensional model, with predictors from multiple domains. CONCLUSIONS: Clinical, demographic, economic, and workplace factors were associated with work absence. Strategies to reduce work absence following carpal tunnel release should address multiple dimensions of the worker and workplace.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».