Return to work after first incidence of long-term sickness absence: A 10-year prospective follow-up study identifying labour-market trajectories using sequence analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The study aim was to identify prototypical labour-market trajectories following a first incidence of long-term sickness absence (LTSA), and to assess whether baseline socio-demographic characteristics are associated with the return-to-work (RTW) process and labour-market attachment (LMA). Methods: This prospective study used Norwegian administrative registers with quarterly information on labour-market participation to follow all individuals born 1952–1978 who underwent a first LTSA during the first quarter of 2004 (n =9607) over a 10-year period (2004–2013). Sequence analysis was used to identify prototypical labour-market trajectories and LMA; trajectory membership was examined with multinomial logistic regression. Results: Sequence analysis identified nine labour-market trajectories illustrating the complex RTW process, with multiple states and transitions. Among this sample, 68.2% had a successful return to full-time work, while the remaining trajectories consisted of part-time work, unemployment, recurrence of LTSA, rehabilitation and disability pension (DP). A higher odds ratio (OR) for membership to trajectories of weaker LMA was found for females and older participants, while being married/cohabitating, having children, working in the public sector, and having a higher education, income and occupational class were associated with a lower OR of recurrence, unemployment, rehabilitation and DP trajectories. These results are consistent with three LMA indicators. Conclusions: Sequence analysis revealed prototypical labour-market trajectories and provided a holistic overview of the heterogeneous RTW processes. While the most frequent outcome was successful RTW, several unfavourable labour-market trajectories were identified, with trajectory membership predicted by socio-demographic measures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».