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Enregistrement W7027640524

The costs and benefits of active case
\nmanagement and rehabilitation for
\nmusculoskeletal disorders

2006· book· en· W7027640524 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Huddersfield Repository (University of Huddersfield) · 2006
Typebook
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Australasian College of PhysiciansWashington State Department of Labor and IndustriesWorkers' Compensation Board – AlbertaWorkers Compensation Board of ManitobaHealth and Safety ExecutiveInternational Association for the Study of PainWashington State UniversityUniversity of Washington
Mots-clésRehabilitationWork (physics)Quality (philosophy)Health careKey (lock)Scientific evidenceBest practice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burden of musculoskeletal disorders (MSDs) to employers and workplaces is significant; and
\nthe most important cost to employers and society is lost time from work.
\n‘Case management’ is a goal-oriented approach to keeping employees at work and facilitating an
\nearly return to work. There is good scientific evidence that case management methods are costeffective
\nthrough reducing time off work and lost productivity, and reducing healthcare costs.
\nThere is even stronger evidence that best-practice rehabilitation approaches have the very
\nimportant potential to significantly reduce the burden of long-term sickness absence due to
\nMSDs. The combination of case management with suitable rehabilitation principles is currently
\nbeing used effectively in multiple settings throughout the UK, and there is growth within the case
\nmanagement sector. Current providers vary widely in quality and experience. There is limited
\nprofessional regulation, although localised standards of practice have recently become available.
\nMany of the factors influencing the adoption of cost-effective case management and rehabilitation
\napproaches rest with employers, and funders/commissioners of healthcare. It may be easier to
\nintegrate these practices into large and medium-sized workplaces, but there is no reason why the
\nsame principles cannot be applied to small businesses and the self-employed. It appears to be very
\ntimely for the distribution of information to employers and other key players about how effective
\ncase management and suitable rehabilitation approaches can be, and how applicable they are to
\nUK settings. To this end, an integrated model specific to the UK has been developed.
\nAn evidence-based model for managing those with MSDs was developed that is widely
\napplicable to all types of industry and business in the UK. It describes the principles to apply in
\norder to integrate case management and rehabilitation with the workplace. It was derived from
\nhigh quality scientific studies, and research conducted into views on the applicability and
\neffectiveness within the UK.
\nIt is recommended that HSE distribute guidance based on this model.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,152 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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