Designing a workplace return-to-work program for occupational low back pain: an intervention mapping approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite over 2 decades of research, the ability to prevent work-related low back pain (LBP) and disability remains elusive. Recent research suggests that interventions that are focused at the workplace and incorporate the principals of participatory ergonomics and return-to-work (RTW) coordination can improve RTW and reduce disability following a work-related back injury. Workplace interventions or programs to improve RTW are difficult to design and implement given the various individuals and environments involved, each with their own unique circumstances. Intervention mapping provides a framework for designing and implementing complex interventions or programs. The objective of this study is to design a best evidence RTW program for occupational LBP tailored to the Ontario setting using an intervention mapping approach. METHODS: We used a qualitative synthesis based on the intervention mapping methodology. Best evidence from systematic reviews, practice guidelines and key articles on the prognosis and management of LBP and improving RTW was combined with theoretical models for managing LBP and changing behaviour. This was then systematically operationalized into a RTW program using consensus among experts and stakeholders. The RTW Program was further refined following feedback from nine focus groups with various stakeholders. RESULTS: A detailed five step RTW program was developed. The key features of the program include; having trained personnel coordinate the RTW process, identifying and ranking barriers and solutions to RTW from the perspective of all important stakeholders, mediating practical solutions at the workplace and, empowering the injured worker in RTW decision-making. CONCLUSION: Intervention mapping provided a useful framework to develop a comprehensive RTW program tailored to the Ontario setting.
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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 | 0,035 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».