Determinants of work absence following surgery for carpal tunnel syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle