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Enregistrement W2795674726 · doi:10.1371/journal.pone.0193618

Return-to-work for multiple jobholders with a work-related musculoskeletal disorder: A population-based, matched cohort in British Columbia

2018· article· en· W2795674726 sur OpenAlexafffundabout
Esther T. Maas, Mieke Koehoorn, Chris McLeod

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCCanadian Institutes of Health ResearchWorkSafeBC
Mots-clésMedicineDemographyCohortHazard ratioCohort studyProportional hazards modelPropensity score matchingPopulationWagePhysical therapyDisadvantagedSurgeryConfidence intervalInternal medicineEnvironmental healthLabour economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Multiple jobholders (MJHs) have a higher risk of injury compared to single jobholders (SJHs), but it is unknown if return-to-work (RTW) after a work injury is affected by multiple jobholding. This study examined the association between multiple versus single jobholding and time to RTW for workers with a work-related musculoskeletal disorder (MSD). METHODS: We used administrative workers' compensation data to identify injured workers with an accepted MSD lost-time claim between 2010-2014 in British Columbia, Canada (n = 125,639 SJHs and 9,029 MJHs). The outcome was days until RTW during twelve months after the first day of time-loss. The MJH and SJH cohorts were balanced using coarsened exact matching that yielded a final matched cohort of 8,389 MJHs and 8,389 SJHs. The outcome was estimated with Cox regression, using piecewise models, and the hazard ratios were stratified by type of MSD, a serious injury indicator, gender, weekly workdays preceding MSD, and wage categories. RESULTS: MJHs were less likely to RTW compared to SJHs within the first six months after the first time-loss day, with greater and longer lasting effects for males, workers with a serious injury, and a higher wage. No difference between MJHs and SJHs was found for workers who had a six- or seven-day work week preceding MSD, for workers with dislocations, and for workers who were still off work after six months. CONCLUSIONS: Overall, MJHs with a workweek of maximum five days are disadvantaged compared to SJHs in terms of RTW following a work-related MSD within the first six months after the first time-loss day. This difference might be caused by more precarious job contracts for MJHs that challenges RTW because of lack of support for modified work, higher workload, and reduced likelihood that MJHs file a workers' compensation claim. Despite adjusting for type of MSD, severity of injury and occupation, the differences persisted for the vast majority of the study sample.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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