Notice bibliographique
Résumé
Objectives In this study we examined which factors best predict return to work for workers away from work due to acute low back pain. Based on the International Classification of Functioning, Disability and Health, we distinguish between factors related to LBP, to the worker, to the job and to the psychosocial environment that influence duration of an episode of being off work. We updated a previous review because of advances in the field. Methods PubMed, EMBASE, and PsycINFO were searched up to March 2011. Quality of the studies was assessed on 19 methodological items. Levels of evidence will be determined and results will be pooled if possible. Results 4947 titles and abstracts were retrieved and after screening of title abstract and papers for inclusion and exclusion criteria, 28 relevant publications from 25 studies were identified. Two studies that were selected in the previous review were excluded after contact with the authors and due to stricter criteria. Studies were from: Belgium: 2, The Netherlands: 7, USA: 10, Canada: 3, Norway: 2, and Greece: 1. After initial disagreement (overall ICC=0.63) consensus was reached on quality. The average quality of studies was 12.21 with a minimum score of 6 and a maximum score of 16. Approximately 220 factors were considered in these studies. Preliminary analysis shows that recovery expectations, radiating pain, disability and pain might be important factors. Conclusions The review raises the issue of more theory based/biological plausible studies. At the conference we will present pooled results and feedback from stakeholders on relevance.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».