Physicians’ Determinants for Sick-listing LBP Patients
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A systematic review of the literature. OBJECTIVES: Sick-listing is a complex process that involves stakeholders at several levels. Although the physicians are the ones who issue a sick note, little is known about the mechanisms and determinants they use in making a decision about whether to sick-list a patient with low back pain (LBP). The aim of this systematic review is to describe the evidence on determinants used by physicians to sick-list patients with LBP. METHODS: Electronic searches of Medline, EMBASE, PsychInfo, and Cochrane Central were conducted (all years to June 2011). Inclusion criteria included studies of workers with LBP presenting to a physician where sick-listing certification was an outcome of the consultation process. Studies were critically appraised for their internal validity by 2 independent reviewers using a modified version the criteria proposed by Hayden et al. Findings from papers were synthesized into internal and external factors related to the physician. RESULTS: The search identified 1419 unique citations from which 11 papers met the inclusion criteria. The evidence suggests that 2 internal factors are important determinants of sick listing: physicians' personal fear avoidance and distress regarding the complexity of LBP. External factors included patients' expectations, the presence of clinical findings, and the support and general attitude demonstrated by a patients' employer and the availability of modified work. CONCLUSIONS: The current review suggests that physicians need to improve their knowledge regarding options for modified work in the workplace, and about the management of LBP in general. The otherwise beneficial patient-physician relationship and physicians' care for their patients may be an obstacle to following guidelines on LBP management in the sick-listing process. Future studies should address these issues.
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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 | 0,019 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».