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Enregistrement W4293731352 · doi:10.2196/39883

Return-to-Work Following Occupational Rehabilitation for Long COVID: Descriptive Cohort Study

2022· article· en· W4293731352 sur OpenAlexaffvenue
Katelyn Brehon, Riikka Niemeläinen, Mark Hall, Geoff Bostick, Cary A. Brown, Marguerite Wieler, Douglas P. Gross

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensWorkers Compensation Board of AlbertaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scaleDescriptive statisticsRehabilitationPhysical therapyPatient Health QuestionnaireAnxietyLogistic regressionCohortChecklistCohort studyClinical psychologyPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Emerging evidence suggests that worldwide, between 30% and 50% of those who are infected with COVID-19 experience long COVID (LC) symptoms. These symptoms create challenges with return-to-work (RTW) in a high proportion of individuals with LC. To tailor rehabilitation programs to LC sequelae and help improve RTW outcomes, more research on LC rehabilitation program outcomes is needed. Objective This study describes the characteristics and outcomes of workers who participated in an LC occupational rehabilitation program. Methods A cohort study was conducted. Descriptive variables included demographic and occupational factors as well as patient-reported outcome measures (PROMs, ie, the Fatigue Severity Scale [FSS], the Post-COVID Functional Scale [PCFS], the 36-item Short Form Health Survey [SF-36], the Pain Disability Index [PDI], the pain Visual Analogue Scale [VAS], the 9-item Patient Health Questionnaire [PHQ-9], the 7-item Generalized Anxiety Disorder Questionnaire [GAD-7], and the Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders Fifth Edition [DSM-5] posttraumatic stress disorder [PTSD] checklist [PCL-5]). The main outcome variable was the RTW status at discharge. Descriptive statistics were calculated. Logistic regression examined predictors of RTW. Results The sample consisted of 81 workers. Most workers were female (n=52, 64%) and from health-related occupations (n=43, 53%). Only 43 (53%) individuals returned to work at program discharge, with 40 (93%) of these returning to modified duties. Although there were statistically significant improvements on the pain VAS (mean 11.1, SD 25.6, t31=2.5, P=.02), the PDI (mean 9.4, SD 12.5, t32=4.3, P<.001), the FSS (mean 3.9, SD 8.7, t38=2.8, P=.01), the SF-36 PCS (mean 4.8, SD 8.7, t38=–3.5, P=.001), the PHQ-9 (mean 3.7, SD 4.0, t31=5.2, P<.001), and the GAD-7 (mean 1.8, SD 4.4, t22=1.8, P=.03), there were no significant improvements in the PCFS, the overall mental component score (MCS) of the SF-36, or on the PCL-5. The availability of modified duties (odds ratio [OR] 3.38, 95% CI 1.26-9.10) and shorter time between infection and admission for rehabilitation (OR 0.99, 95% CI 0.99-1.00) predicted RTW even when controlling for age and gender. Conclusions Workers undergoing LC rehabilitation reported significant but modest improvements on a variety of PROMs, but only 43 (53%) returned to work. Outcomes would likely improve with increased availability of modified duties and timelier rehabilitation. Additional research is needed, including larger observational cohorts as well as randomized controlled trials to evaluate the effectiveness of LC rehabilitation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations62
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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