rationale:

Les affections musculo-squelettiques reliées au travail sont l’un des problèmes de santé les plus onéreux au Canada sur le plan personnel, social et économique. Divers types de réadaptation sont disponibles, mais on ne sait pas quel type de traitement convient le mieux aux différents types de lésions et aux différentes caractéristiques individuelles des travailleurs accidentés. Le but de ce projet est d’élaborer un modèle informatique simple aidant à classer par catégories les travailleurs accidentés selon la probabilité de succès de divers types de réadaptation.

objectifs:

Notre premier objectif de recherche est :
1) d’élaborer un modèle statistique de triage/classification identifiant l’intervention de réadaptation la plus appropriée pour les requérants.

Nos objectifs secondaires sont :
1) de décrire et de caractériser les requérants admis à divers types de programmes et de réadaptation ; ceci permettra d’identifier les valeurs normatives de mesures clés (c.-à-d. SF-36) pour l’ensemble des travailleurs accidentés en réadaptation ;
2) d’évaluer les propriétés psychométriques des nouvelles mesures introduites dans le régime de la CAT de l’Alberta (y compris leur valeur conceptuelle et prédictive) ;
3) d’évaluer un modèle hypothétique de classification d’intervention basée sur le facteur de risque pour les douleurs lombaires.

résultats prévus:

Ce projet répond à la recherche prioritaire de la CAT de l’Alberta de solutions optimales de retour au travail par la réadaptation efficace des requérants souffrant d’affections musculo-squelettiques. Le résultat attendu est un modèle de triage/classification capable d’identifier le service de réadaptation le plus adéquat à chaque travailleur accidenté.

chercheurs:

Douglas Gross (University of Alberta)