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Prediction models to identify workers at risk of sick leave due to low-back pain in the Dutch construction industry.
(Modèle de prévision pour identifier les travailleurs à risque d’arrêts maladie pour lombalgie dans l’industrie néerlandaise du bâtiment).
Article
Publié dans : Scandinavian Journal of Work, Environment and Health, Finlande, vol. 44, n° 2, mars 2018, pp. 156-162, ill., bibliogr. (En anglais)
Le but de cette étude était de développer un modèle de prévision basé sur des variables mesurées lors des visites médicales pour identifier les travailleurs à risque d’arrêts maladie à cause d’une lombalgie commune (LBP). Il s’agissait d’une étude de cohorte, comprenant 22 648 travailleurs manuels et 9 735 non manuels du bâtiment qui ont passé une visite médicale du travail entre 2010 et 2013. Les données médicales ont été utilisées comme éléments prédictifs potentiels et les arrêts maladie LBP ont été enregistrés sur une période d’un an. Le modèle a été développé à l’aide d’une analyse de régression logistique chez les travailleurs manuels du BTP et validé chez les non manuels, et sa performance a été évaluée. Au cours de la période de suivi, 178 (0,79 %) travailleurs manuels et 17 (0,17 %) non manuels ont signalé un arrêt de travail LBP. La sélection rétrospective a donné lieu à un modèle incluant comme variables prédictives : les douleurs/tensions au niveau du dos, les troubles/blessures musculo-squelettiques diagnostiqués par un médecin, les exigences physiques posturales, le sentiment d'être en bonne santé, la vitalité et l'organisation du travail. En conclusion, cette étude a montré qu’un modèle de prévision basé sur les données médicales recueillies au cours des visites de santé au travail ne permet pas d’identifier correctement les salariés à risque élevé d’arrêt maladie pour LBP ; il pourrait tout au plus permettre d’exclure les travailleurs ayant le risque le plus faible des interventions préventives couteuses.
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