Effect of Osteoarthritis on Work Participation and Loss of Working Life–years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine to what extent disabling osteoarthritis (OA), leading to a prolonged sickness absence (SA), interferes with work participation and shortens working life-years. METHODS: A total of 4704 wage earners aged 30 to 59 years, whose SA due to OA started in 2006, were followed until October 31, 2014. Kaplan-Meier analysis was used to plot sustained (at least 28 consecutive days) return-to-work curves. The associations of potential determinants with early exit from paid employment were examined applying Cox proportional hazards regression analysis. Years expected to be spent in different work participation statuses until statutory retirement age were estimated based on daily work participation statuses using adapted Sullivan method. RESULTS: Persons with knee OA showed the fastest, and persons with hip OA the slowest, sustained return to work. Although most participants typically were at work during the first year of followup, a considerable proportion was permanently retired. Male sex, older age, low education, long initial SA, and having not returned to work sustainably, as well as receiving vocational rehabilitation, predicted early exit from paid employment during the followup. Overall, only 45-53% of potential working life-years were estimated to be spent at work, being highest for the oldest age group. CONCLUSION: Our study showed a considerable effect of OA on work participation and working life duration. Clinicians should avoid prescription of long SA or temporary work disability due to OA without a clear treatment or return-to-work plan.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».