The Predictive Validity of the Return-to-Work Self-Efficacy Scale for Return-to-Work Outcomes in Claimants with Musculoskeletal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the predictive validity of the Return-to-Work Self-Efficacy (RTWSE) Scale in terms of the scale's baseline absolute values and of changes in self-efficacy scores, with the outcome of return-to-work (RTW) status in a sample of injured workers with upper extremity and back musculoskeletal disorders. METHODS: RTWSE was measured with a 10-item scale assessing Overall RTWSE and three self-efficacy subdomains: (1) ability to cope with pain, (2) ability to obtain help from supervisor and (3) ability to obtain help from co-workers. Outcome measures included RTW status (yes/no) measured at 6- and 12-month follow-up. RTWSE improvement was defined as an increase in self-efficacy scores between baseline and 6-month follow-up time points. Logistic regression analyses were performed with RTW status as the dependent variable and adjusted for age, gender, educational level, personal income, pain site, pain severity, functional status, and depressive symptoms, and for baseline RTWSE scores in the improvement score analyses. RESULTS: A total of 632 claimants completed the baseline telephone interview 1 month post-injury; 446 subjects completed the 6-month interview (71 %) and 383 subjects completed the 12-month interview (61 %). The baseline Pain RTWSE scores were found to be useful to predict RTW status 6 months post-injury, with a trend for baseline Overall RTWSE. Improvements over time in Overall RTWSE and in Co-worker RTWSE were found to be useful to predict 12-month RTW status, with trends for improvements in Supervisor RTWSE and Pain RTWSE. CONCLUSION: The study found evidence supporting the predictive validity of the RTWSE scale within 12 months after injury. The RTWSE scale may be a potentially valuable scale in research and in managing work disabled claimants with musculoskeletal disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».