Resuming work roles after injury in a low-income context: Multiple factors influencing the return to work outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Return to work (RTW) is an important outcome indicator for the effectiveness of rehabilitation services, and the functional status and overall recovery among individuals who have experienced injury. Despite the rising incidence of traumatic injury among economically productive citizens in Ethiopia, there is a paucity of evidence about the RTW status of injury survivors. This study examined factors associated with RTW success and determinants of time to RTW after injury in Ethiopia. METHODS: An institution-based cross-sectional study was conducted to collect data retrospectively one year after patients arrived at the study setting due to traumatic injuries. Medical records of all patients who visited the emergency room of a large public hospital in Addis Ababa were reviewed. Data were collected from survivors of traumatic injury, interviewed by telephone one year post-injury. Multivariable logistic regression and survival analysis were carried out to explore factors. RESULTS: Of the 251 participants, 75% were young adults (age </ = 39 years), 78% were male, 78% were urban residents, 41% were injured by road traffic collisions, and 59% returned to work within one year. The logistic regression model revealed short inpatient admission (AOR = 4.20; 95% CI: 2.10-8.50; p ≤ 0.001), no disability (AOR = 4.44; 95% CI: 2.10-9.60; p ≤ 0.001), motivation to RTW (AOR = 3.50; 95% CI: 1.61-7.50; p = 0.002), no chronic illness (AOR = 2.31; 95% CI: 1.14-4.70; p = 0.020), being in an administrative position (AOR = 5.32; 95% CI: 1.11-25.78; p = 0.038) and receiving injury compensation (AOR = 3.10; 95% CI: 1.22-7.73; p = 0.017) as factors for successful RTW within a year after injury. Further, the Cox regression analysis identified immediate access to healthcare after injury (AHR = 1.54; 95% CI: 1.05-2.25; p ≤ 0.026) and having injury of penetrative to internal organ, strain, sprain, dislocation or soft tissue (AHR = 1.81; 95% CI: 1.20-2.80; p = 0.007) as determinants of early RTW after traumatic injury. CONCLUSION: The study uncovers factors crucial to RTW planning and interventions, and provides insights to minimize barriers, foster a smooth transition to employment, and optimize survivors' lives after injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».