Web-enhanced return-to-work coordination for employees with common mental disorders: reduction of sick leave duration and relapse
Notice bibliographique
Résumé
Common mental disorders (CMDs) are highly prevalent in workplace settings, and have become a significant public health challenge. This study aims to assess the effectiveness of PRATICA dr , a web application facilitated by a Return-to-Work Coordinator (RTW-C), with a focus on reducing sick leave duration and preventing relapse in individuals with CMDs. PRATICA dr , designed to enhance collaboration among Return-to-Work (RTW) stakeholders and provide systematic support throughout the RTW process, was evaluated in a quasi-experimental study. Survival analyses were used to compare sick leave durations and relapses between the experimental group (PRATICA dr with RTW-C), and control groups (RTW-C only). Both conditions had equal distribution of 50% from large public health organizations ( n = 35) and 50% from a large private financial organization ( n = 35). Mixed linear models were used to observe changes in clinical symptoms over time, especially for the experimental group. The experimental group demonstrated significantly shorter sick leave durations and fewer relapses compared to the control group. Notably, the average absence duration was close to 3 months shorter in the experimental group. This difference was found when the RTW-C intervention (rehabilitation care) began 2 months after the onset of sick leave. Relapses occurred only in the control group (13.2%). The absence of relapses in the experimental group is noteworthy, along with the significant decrease in depressive and anxious symptoms over time. The findings suggest that incorporating PRATICA dr into RTW-C intervention can lead to substantial cost savings by facilitating coordination among stakeholders and guiding the RTW process with validated tools. Initiation of RTW-C intervention alongside PRATICA dr within the first month of absence is recommended for optimal health and work outcomes.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».