Systematic Review of Prognostic Factors for Return to Work in Workers with Sub Acute and Chronic Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We systematically reviewed the evidence on factors that predict duration of sick leave in workers after 6 weeks low back pain (LBP) related sick leave. We hypothesized that different factors affect the duration of the leave depending on the time away from work. Methods The review occurred in seven phases: (1) developing the central question, (2) conducting the literature search, (3) identifying relevant publications, (4) quality appraisal, (5) data extraction, (6) evidence synthesis, and (7) knowledge translation. We searched for studies that reported episodes of LBP and sick leave that lasted more than 6 weeks. All included studies reported at least one prognostic factor where return to work was the outcome. Results We identified twenty-two relevant publications. The impact of pain, functional status and radiating pain seems to change with duration of work disability. Workers' recovery expectations remain important after 6 weeks. Modified duties are rarely studied in later phases of work disability. Depression/mental health did not appear to be an important factor in later phases. Workplace physical factors remain important. There is insufficient evidence that pain catastrophising and fear avoidance are predictive factors in later phases. There was moderate evidence for age in the later phases. Functional capacity and claim related factors were supported by some evidence. Discusion Physical demands in the workplace are preventing workers from getting back to work in a timely fashion across phases. The psychosocial work environment is understudied in later phases. Overall, we cannot conclude that prognostic factors change over time.
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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 | 0,010 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».