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Enregistrement W4379135162 · doi:10.1016/j.respe.2023.101858

Economic impact of work disability due to chronic low back pain from the patient perspective

2023· article· fr· W4379135162 sur OpenAlexaboutno aff
Étienne James-Belin, Agnès Ostertag, Emmanuel Couzi, David Petrover, A. Yelnik, Philippe Orcel, Johann Beaudreuil

Notice bibliographique

RevueRevue d Épidémiologie et de Santé Publique · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSick leaveMedicineLow back painPhysical therapyOdds ratioLogistic regressionAbsenteeismConfidence intervalPsychological interventionDisability pensionBack painDisability benefitsQuality of life (healthcare)PopulationEnvironmental healthPsychologyPsychiatrySocial securityNursingInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Low back pain (LBP) is one of the main expenditure items for health systems. Data on the economic impact of LBP are uncommon from the patient perspective. The aim of this study was to estimate the economic impact of work disability related to chronic LBP from the patient perspective. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis from patients aged over 17 years suffering from non-specific LBP for at least 3 months. Systematic medical, social and economic assessments were collected: pain duration and intensity; functional disability with the Quebec Back Pain Disability Scale (0-100); quality of life with the Dallas Pain Questionnaire; job category; employment status; duration of work disability due to LBP, and income. Factors associated with loss of income were identified by multivariable logistic regression analysis. RESULTS: We included 244 workers (mean age 43 ± 9 years; 36% women); 199 patients had work disability, including 196 who were on sick leave, 106 due to job injury. Three were unemployed due to layoff for incapacity. The mean loss of income for patients with work disability was 14% [SD 24, range -100 to 70] and was significantly less for patients on sick leave due to job injury than on sick leave not related to job injury (p < 0.0001). On multivariable analysis, the probability of loss of income with LBP was about 50% less for overseers and senior managers than workers or employees (odds ratio 0.48 [95% confidence interval 0.23-0.99]). CONCLUSION: Work disability due to LBP resulted in loss of income in our study. The loss of income depended on the type of social protection and job category. It was reduced for patients on sick leave related to work injury and for overseers and senior managers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,337
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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