P.2.10 Healthcare provider communication and the duration of time off work among injured workers: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background In addition to biomedical treatment, healthcare providers (HCPs) may make psychosocial contributions to injured workers that aide rehabilitation and the return to work (RTW) process. We examined the effect on disability duration of several types of HCP communications with injured workers and stakeholders in the RTW process. Objectives To test the effect of various HCP communications on time off work following injury. Research design We analysed survey and administrative claims data from n=715 injured workers in Victoria, Australia. Survey responses were collected around five months post-injury and provided data on HCP communication and confounders. Administrative claims data provided data on compensated time off work. We conducted multivariate zero-inflated Poisson regression analyses, which evaluated both the likelihood of future time off work and its duration. Measures HCP communications included good interactions, estimated RTW date, activity discussions, prevention discussions, and stakeholder contact. Time off work was the count of cumulative compensated work absence in weeks, accrued post-survey. Results Only RTW dates were predictive of no future time loss (OR: 2.65, 95% CI: 1.74–4.03). RTW date (IRR: 0.71, 0.67–0.74), good interactions (IRR: 0.73, 0.70–0.76), and stakeholder contact (IRR: 0.92, 0.88–0.95) reduced time off work, while activity discussions predicted more time off work (IRR: 1.13, 1.08–1.19). Conclusions HCPs may be able shorten disability durations through several types of communication. Of those evaluated in this study, RTW dates had the most robust effect.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,005 |
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 ».