Predictors of prolonged recovery following acceptance for disability benefits: a systematic review of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Objectives A significant number of disability claims remain active for substantial timeframes and account for a disproportionally large amount of financial resources. We conducted a systematic review of studies that explored predictors of prolonged recovery following acceptance for disability benefits in order to better inform early identification of claims at risk. Methods Eligible studies were observational studies that enrolled patients that were off work and in receipt of wage replacement benefits, and that explored variables associated with recovery. Teams of reviewers independently agreed on eligibility, assessed methodological quality, and extracted outcome data. All outcomes related to functional recovery were included and, when possible, we conducted meta-analyses. We planned, a priori, to perform stratified analyses according to whether studies evaluated functional outcome directly (eg, return to work) or by use of a surrogate, whether they did or did not meet various quality criteria, longer (1 year) versus shorter duration of follow-up, type of organisation proving benefits (government vs private), and shorter versus longer duration of the disabling complaint. Results We identified 3876 potentially eligible studies, and retrieved 167 studies in full text; 66 proved eligible. The chance-adjusted between-reviewer agreement (phi) on full text eligibility was 0.76. We anticipate data from subsequent stages of the project will be available at the time of the Conference. Conclusions Our findings should prove helpful for identifying disabled employees in receipt of benefits early in the claim process, which may facilitate more effective triaging of resources and improved outcomes.
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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 | 0,040 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».