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Enregistrement W2132302069 · doi:10.1002/14651858.cd006955.pub2

Workplace interventions for preventing work disability

2009· review· en· W2132302069 sur OpenAlexaff
Sandra H. van Oostrom, Maurice T. Driessen, Henrica C. W. de Vet, Renée‐Louise Franche, Eva Schönstein, Patrick Loisel, Willem van Mechelen, Johannes R. Anema

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2009
Typereview
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicinePsycINFOMEDLINERandomized controlled trialPhysical therapyMeta-analysisSick leaveHealth carePsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Work disability has serious consequences for all stakeholders and society. Workplace interventions are considered appropriate to facilitate return to work by reducing barriers to return to work, involving the collaboration of key stakeholders. OBJECTIVES: To determine the effectiveness of workplace interventions compared to usual care or clinical interventions on work-related outcomes and health outcomes; and to evaluate whether the effects differ when applied to musculoskeletal disorders, mental health problems, or other health conditions. SEARCH STRATEGY: We searched the Cochrane Occupational Health Field Trials Register, CENTRAL, MEDLINE and EMBASE (EMBASE.com), and PsycINFO databases (to November 2007). SELECTION CRITERIA: We included randomized controlled trials of workplace interventions aimed at return to work for workers where absence from work because of sickness was reported as a continuous outcome. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two authors independently extracted data and assessed risk of bias of the studies. Meta-analysis and qualitative analysis (using GRADE levels of evidence) were performed. MAIN RESULTS: We included six randomized controlled trials (749 workers): three on low back pain, one on upper-extremity disorders, one on musculoskeletal disorders, and one on adjustment disorders. Five studies were rated as having low risk of bias for the sickness absence outcome. The results of this review show that there is moderate-quality evidence to support the use of workplace interventions to reduce sickness absence among workers with musculoskeletal disorders when compared to usual care. However, workplace interventions were not effective to improve health outcomes among workers with musculoskeletal disorders. The lack of studies made it impossible to investigate the effectiveness of workplace interventions among workers with mental health problems and other health conditions. A comparison of a workplace intervention with a clinical intervention, in one study only, yielded similar results for sickness absence and symptoms for workers with mental health problems. AUTHORS' CONCLUSIONS: As a result of the few available studies, no convincing conclusions can be formulated about the effectiveness of workplace interventions on work-related outcomes and health outcomes regardless of the type of work disability. The pooled data for the musculoskeletal disorders subgroup indicated that workplace interventions are effective in the reduction of sickness absence, but they are not effective in improving health outcomes. The evidence from the subgroup analysis on musculoskeletal disorders was rated as moderate-quality evidence. Unfortunately, conclusions cannot be drawn on the effectiveness of these interventions for mental health problems and other health conditions due to a lack of studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,011
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations280
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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