P-330 Age differences in return-to-work following injury: Understanding the role of age across longitudinal follow-up
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Older age tends to be associated with longer time to return-to-work (RTW) following a workplace injury and multiple recurrences of work absence following an initial RTW attempt. However, few studies have examined the underlying factors that are responsible for these differences. <h3>Objectives</h3> To examine the overall association between age and return-to-work (RTW), understand the extent to which functional, psychosocial, organizational, life-stage related factors indirectly explain these associations, and examine whether there is a remaining direct proportion not mediated by these factors. <h3>Methods</h3> We used survey data from a prospective cohort of injured workers in Victoria, Australia. Participants were recruited during the 2014 to 2015 period from monthly samples of claimants identified by the compensation system. Path models examined the relationship between age and RTW, and the proportion mediated via functional, psychosocial, organizational, life-stage related factors. <h3>Results</h3> Older age was associated with non-RTW, although the pattern was not observed consistently across follow-up surveys. A proportion of the overall relationship between age and non-RTW was explained by functional and life-stage factors and RTW status at previous time points. <h3>Conclusion</h3> Findings underscore the importance of moving beyond age measured only in chronological years, towards more complex conceptual and analytical models that recognize age as a multidimensional construct.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».