Effectiveness of workplace rehabilitation interventions in the treatment of work-related low back pain: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A systematic review was conducted to evaluate the effectiveness of workplace rehabilitation interventions for injured workers with low back pain (LBP). METHOD: MEDLINE, CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), EMBASE, and AMED (Allied and Complementary Medicine) were searched from 1982 to 2005 for peer-reviewed studies of rehabilitation interventions that were provided at the workplace to workers with musculoskeletal work-related LBP. Methodological quality appraisal and data extraction were conducted by five reviewers. RESULTS: Of a total of 1,224 articles that were identified by the search, 15 articles, consisting of 10 studies, were of sufficient quality to be included in the review. The best evidence was that clinical interventions with occupational interventions as well as early return to work/modified work interventions were effective in returning workers to work faster, reducing pain and disability, and decreasing the rate of back injuries. Ergonomic interventions also were found to be effective workplace interventions. CONCLUSION: The need for further research in this area is necessary to reduce the burden of back pain on employees and their families, employers, and the health care system.
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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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».