Interventions for enhancing return to work in individuals with a common mental illness: systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Common mental disorders (CMDs) are highly prevalent in the working population, and are associated with long-term sickness absence and disability. Workers on sick leave with CMDs would benefit from interventions that enable them to successfully return to work (RTW). However, the effectiveness of RTW interventions for workers with a CMD is not well studied. The objective of this review is to assess the effectiveness of existing workplace and clinical interventions that were aimed at enhancing RTW. A systematic review of studies of interventions for improving RTW in workers with a CMD was conducted. The main outcomes were proportion of RTW and sick-leave duration until RTW. Randomized controlled trials (RCTs) were identified from Medline/PubMed, PsycINFO, EMBASE, SocINDEX, and Human resource and management databases from January 1995 to 2016. Two authors independently selected studies, assessed risk of bias and extracted data. We pooled studies that we deemed sufficiently homogeneous in different comparison groups and assessed the overall quality of the evidence. We reviewed 2347 abstracts from which 136 full-text articles were reviewed and 16 RCTs were included in the analysis. Combined results from these studies suggested that the available interventions did not lead to improved RTW rates over the control group [pooled risk ratio 1.05, 95% confidence interval (CI) 0.97-1.12], but reduced the number of sick-leave days in the intervention group compared to the control group, with a mean difference of -13.38 days (95% CI -24.07 to -2.69).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,082 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,084 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».