MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2606368599 · doi:10.1186/s12889-017-4226-7

Fear of (re)injury and return to work following compensable injury: qualitative insights from key stakeholders in Victoria, Australia

2017· article· en· W2606368599 sur OpenAlexaff
Samantha Bunzli, N. Singh, Danielle Mazza, Alex Collie, Agnieszka Kosny, Rasa Ruseckaite, Bianca Brijnath

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesInstitute for Safety, Compensation and Recovery ResearchWorkSafe VictoriaMonash UniversityTransport Accident Commission
Mots-clésContext (archaeology)Thematic analysisQualitative researchOccupational safety and healthMedicinePoison controlInjury preventionTheme (computing)StakeholderApplied psychologySocial psychologyPsychologyPublic relationsSociologyEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Return to work (RTW) is important for recovery post-injury. Fear of (re)injury is a strong predictor of delayed RTW, and therefore much attention has been given to addressing injured workers' fear beliefs. However, RTW is a socially-negotiated process and it may be important to consider the wider social context of the injured worker, including the beliefs of the key people involved in their RTW journey. METHODS: This paper involves data collected as part of a wider study in which semi-structured interviews explored RTW from the perspectives of 93 key stakeholders: injured workers, GPs, employers and insurance case managers in Victoria, Australia. Inductive analysis of interview transcripts identified fear of (re)injury as a salient theme across all stakeholder groups. This presented an opportunity to analyse how the wider social context of the injured worker may influence fear and avoidance behaviour. Two co-authors performed inductive analysis of the theme 'fear of (re)injury'. Codes identified in the data were grouped into five categories. Between and within category analysis revealed three themes describing the contextual factors that may influence fear avoidance and RTW behaviour. RESULTS: Theme one described how injured workers engaged in a process of weighing up the risk of (re)injury in the workplace against the perceived benefits of RTW. Theme two described how workplace factors could influence an injured workers' perception of the risk of (re)injury in the workplace, including confidence that the source of the injury had been addressed, the availability and suitability of alternative duties. Theme three described other stakeholders' reluctance to accept injured workers back at work because of the fear that they might reinjure themselves. CONCLUSIONS: Our findings illustrate the need for a contextualised perspective of fear avoidance and RTW behaviour that includes the beliefs of other important people surrounding the injured worker (e.g. employers, family members, GPs). Existing models of health behaviour such as The Health Beliefs Model may provide useful frameworks for interventions targeting the affective, cognitive, social, organisational and policy factors that can influence fear avoidance or facilitate RTW following injury.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public Health→Même sujetMusculoskeletal pain and rehabilitation→Travaux en français237 207→