A Systematic Search and Review of Questionnaires Measuring Individual psychosocial Factors Predicting Return to Work After Musculoskeletal and Common Mental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Individual psychosocial factors are crucial in the return to work (RTW) process of workers with musculoskeletal disorders (MSDs) and common mental disorders (CMDs). However, the quality and validity of the questionnaires used to measure these factors have rarely been investigated. The present systematic search and literature review aims at identifying, categorizing, and evaluating the questionnaires (measurement tools) used to measure individual psychosocial factors related to the perception of the personal condition and motivation to RTW that are predictive of successful RTW among workers with MSDs or CMDs. Methods Through a systematic search on PubMed, Web of Science, and PsycINFO library databases and grey literature, we identified the individual psychosocial factors predictive of successful RTW among these workers. Then, we retrieved the questionnaires used to measure these factors. Finally, we searched for articles validating these questionnaires to describe them exhaustively from a psychometric and practical point of view. Results: The review included 76 studies from an initial pool of 2263 articles. Three common significant predictors of RTW after MSDs and CMDs emerged (i.e., RTW expectations, RTW self-efficacy, and work ability), two significant predictors of RTW after MSDs only (i.e., work involvement and the self-perceived connection between health and job), and two significant predictors of RTW after CMDs only (i.e., optimism and pessimism). We analyzed 30 questionnaires, including eight multiple-item scales and 22 single-item measures. Based on their psychometric and practical properties, we evaluated one of the eight multiple-item scales as questionable and five as excellent. Conclusions: With some exceptions (i.e., self-efficacy), the tools used to measure individual psychosocial factors show moderate to considerable room for improvement.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».