Return to work following road accidents: Factors associated with late work resumption
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyse factors associated with late return to work in road accident victims. MATERIALS AND METHODS: The ESPARR cohort comprises road accident victims monitored over time from initiation of hospital care. A total of 608 ESPARR cohort subjects were working at the time of their accident and answered questionnaires at 6 months and/or 1 year. For each level of overall severity of injury (Maximum - Abbreviated Injury Scale (M-AIS) 1, 2, 3 and 4-5), a time-off-work threshold was defined, beyond which the subject was deemed to be a late returner; 179 subjects were considered to be late in returning to work, while 402 showed a normal pattern of return. Logistic regression identified factors associated with late return. RESULTS: Type of journey, overall injury severity and intention to press charges emerged as factors predictive of late return to work on the basis of the data collected at inclusion alone. After adjustment, pain (odds ratio (OR): 2.6; 95% confidence interval (95% CI) 1.0-6.7) and physical sequelae (OR: 3.8; 95% CI 1.7-8.3) at 6 months and the fact of pressing charges (OR: 2.6; 95% CI 1.2-5.5) remained significantly linked with late return to work. CONCLUSION: Impaired health status at 6 months after the initial accident (in the form of persistent pain and physical sequelae) is a determining factor delaying return to work following a road traffic accident.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».