[Can sick leave be predicted in patients with non-traumatic arm, neck and/or shoulder complaints?]
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Impediments due to complaints of non-traumatic arm, neck and/or shoulder (CANS) during work often leads to consultation in primary care. This study examines the occurrence of sick leave among workers with new CANS, and evaluates sick leave trajectories and their characteristics. METHODS: This prospective 2-year cohort study included workers with a new CANS presenting in general practice. Participants filled out postal questionnaires on sick leave at 6-monthly intervals. Latent class growth mixture modelling was used to identify distinct trajectories of sick leave. Multinomial regression analyses identified characteristics of the subgroups. RESULTS: During follow-up, of the 533 participants 190 reported at least one episode of sick leave due to CANS. Three sick leave trajectories were distinguished: (a) 'low risk' trajectory (n = 366), with a constant low probability over time; (b) 'intermediate risk' trajectory, with a high probability at first consultation followed by a steep decrease in probability of sick leave (n = 122); (c) 'high risk' trajectory (n = 45), with a constant high probability of sick leave. Compared to the 'low-risk' trajectory, the other trajectories were characterised by more functional limitations, less specific diagnoses, more work-related symptoms and low coworker support. Specific for the 'high-risk' subgroup were more recurrent symptoms, more musculoskeletal comorbidity, high score on somatisation and low score on job demands. CONCLUSIONS: Three trajectories of sick leave were distinguished, graded from favourable to unfavourable. Several complaint-related and work-related factors and somatisation contributed modestly to identify an unfavourable trajectory of sick leave when presenting in primary care with CANS.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».