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Enregistrement W3035567699 · doi:10.1093/occmed/kqaa106

Factors associated with unsuccessful return-to-work following work-related upper extremity injury

2020· article· en· W3035567699 sur OpenAlexaff
Herbert P. von Schroeder, Chunyan Xue, A Yak, Rajiv Gandhi

Notice bibliographique

RevueOccupational Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialPhysical therapyRehabilitationDepression (economics)Logistic regressionWorkers' compensationOccupational injuryOccupational safety and healthPopulationOdds ratioInjury preventionOccupational rehabilitationPoison controlPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPsychiatryCompensation (psychology)Medical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Returning to work following occupational injury is a key outcome for both workers' compensation boards and injured workers. Predictive factors for returning remain unclear. AIMS: To describe factors associated with unsuccessful return-to-work (RTW) in a hand injury population to identify target areas through which occupational rehabilitation programmes can help injured workers achieve successful RTW outcomes. METHODS: Demographic data, functional, pain and psychosocial scores were recorded for injured workers discharged between April 2011 and September 2015 from a multidisciplinary upper extremity treatment programme. The primary outcome of RTW status was assessed at programme discharge. Bivariate analyses and multivariable logistic regression were used to identify factors associated with being unable to RTW. RESULTS: Of 872 participants who met the inclusion criteria, 65% were male and the mean age was 46 (standard deviation [SD] 11) years. In unadjusted bivariate analyses, the group with an unsuccessful RTW outcome had higher mean baseline pain, catastrophizing and QuickDASH scores; a higher baseline prevalence of depression, and reported a high level of pain more frequently than those who were working at discharge. In the adjusted logistic regression model, not working at baseline, higher QuickDASH score and presence of depression at baseline were independently associated with unsuccessful work status outcome. CONCLUSIONS: Negative baseline work status, greater self-reported functional disability and presence of depression were associated with greater odds of unsuccessful RTW following a workplace upper extremity injury. Integrating mental healthcare provision with occupational rehabilitation is a potential programmatic approach to improve RTW.

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)0,007
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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