La réduction de facteurs de risque de chronicité et le retour au travail
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette recherche était d’examiner le degré avec lequel la réduction des facteurs de risques psychosociaux était associée au retour au travail. Cette recherche a été effectuée dans le contexte d’un programme de réadaptation pour les travailleurs ayant subi une blessure au dos. Les participants étaient 116 (68 hommes, 48 femmes) clients de la Commission des accidents du travail de la Nouvelle-Écosse ayant demandé une indemnisation pour accident de travail. Les participants étaient orientés vers une intervention cognitivo-comportementale, donc le but était de réduire les obstacles psychologiques au progrès en réadaptation. Les facteurs psychologiques ciblés par le programme étaient les pensées catastrophiques, la crainte du mouvement, les croyances concernant l’incapacité et la dépression. Dans cet échantillon, 56 % des participants ont retourné au travail dans les quatre semaines suivant la fin du traitement. Des analyses de variance à mesures répétées ont révélé des diminutions significatives dans la douleur, la dépression, les pensées catastrophiques, les croyances concernant l’incapacité, et la peur du mouvement. Des analyses univariées ont indiqué que la réduction de tous les facteurs de risque était associée à une plus haute probabilité de retour au travail. Une analyse de régression logistique a révélé que la durée d’absence du travail et la réduction des pensées catastrophiques ont contribué uniquement à la prédiction du retour au travail. Les résultats de cette étude offrent des preuves préliminaires selon lesquelles les interventions qui visent spécifiquement à réduire les facteurs de risques psychosociaux reliés à la chronicité ont un impact positif sur la probabilité de retour au travail.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".