Impact of persistent pain symptoms on work absence, health status and employment 18 months following disabling work-related injury or illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: While most individuals physically injured at work will make a complete medical recovery, a portion of workers will experience persistent pain following their injury. This study estimated persistent pain prevalence and its association with health and return-to-work outcomes 18 months following the incidence of a disabling work-related injury. METHODS: We studied 1131 workers disabled by a work-related injury who were recruited from a sampling frame of disability benefit claimants in Ontario, Canada. Work injuries and claim benefits characteristics from administrative data were linked with measures of work status, pain symptoms, and physical and mental health obtained from telephone interviews completed 18 months postinjury. Associations of persistent pain symptoms with health and employment outcomes 18 months postinjury were estimated using multinomial and linear regression. RESULTS: Roughly 30% of participants reported no pain symptoms in the previous 4 weeks, 45% reported mild pain symptoms and 25% reported severe pain symptoms accompanied by substantial functional impairment. Workers with severe pain symptoms were more likely to not be currently working at 18 months (33%) vs those without pain symptoms (16%), and had poorer self-reported physical and mental health. Workers with severe pain symptoms had higher probabilities of benefit durations of 12-18 months (OR=9.35), higher lost-earnings costs (~47.7% higher) and higher healthcare expenditure costs at 18 months (~125.9% higher) compared with those with no pain symptoms. CONCLUSIONS: Persistent pain symptom prevalence 18 months postinjury is high among workers disabled by a work-related injury and associated with substantial functional impairment and longer wage replacement benefit duration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».