Fit Note Use in UK Clinical Practice 2010–2016: A Systematic Review of Quantitative Research
Notice bibliographique
Résumé
Background The fit note, introduced in England, Wales and Scotland in 2010, was designed to radically change the sickness certification process from advising on individuals’ inability to work to what they could do if adjustments were made available. Our review aimed to evaluate: (1) the percentage of fit notes utilizing the new “may be fit for work” option or advising on work adjustments, (2) the impact of the fit note on sickness absence and return to work, (3) demographic variation in fit note use. Methods We systematically searched in Embase, Cochrane CENTRAL, Pub Med, Worldcat, Ovid and PsychInfo from 1 Jan 2010–30 Nov 2016 for studies on working aged adults which included the search terms “fit note” or “fitnote”. Relevant abstracts were extracted and we assessed the quality of the papers and assessed bias using the modified Newcastle Ottawa Scale. Results Nine papers met the inclusion criteria, four of which were based on the same cohort. Maybe fit notes made up just 6.6% of all fit notes. Work adjustments were most often recommended for patients who were less deprived, female and patients with physical health problems. Fit note advice for patients with physical health problems increased over time, but the opposite was seen for patients with mental health problems. Conclusions Further research needed to evaluate the use, impact and potential of the fit note, especially for patients with mental illness. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,031 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».