Determinants of return to work following non life threatening acute orthopaedic trauma: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine factors associated with return to work following acute non-life-threatening orthopaedic trauma. DESIGN: Prospective cohort study. PARTICIPANTS: One hundred and sixty-eight participants were recruited and followed for 6 months. The study achieved 89% participant follow-up. METHODS: Baseline data were obtained by survey and medical record review. Participants were further surveyed at 2 weeks, 3 and 6 months post-injury. Logistic regression was used to examine the association between potential predictors and first return to work by these 3 time-points. RESULTS: Sixty-eight percent of participants returned to work within 6 months. Those who sustained isolated upper extremity injuries were more likely to return to work early. Significant positive determinants of return to work included a strong belief in recovery, the presence of an isolated injury, education to university level and self-employment. Determinants associated with non-return to work included the receipt of compensation, older age, pain attitudes and blue-collar work. The primary reason given for return to work was financial security. CONCLUSION: Demographic, injury, occupation and psychosocial factors were significant predictors of return to work. The relative importance of factors at different time-points suggests that return to work is a multifactorial process that involves the complex interaction of many factors in a time-dependent manner.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».