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为探究分级病假（GSA）对重返工作（RTW）的影响是否受健康因素混淆，研究人员对因肌肉骨骼疾病（MSD）就诊的患者展开纵向队列研究。结果显示 GSA 与更高 RTW 率相关，该研究为相关政策提供了经验支持。
在现代社会，工作与健康的关系紧密相连，而病假政策对劳动者的恢复和重返工作有着重要影响。肌肉骨骼疾病（Musculoskeletal Disorders，MSD）作为导致病假和残疾的主要原因之一，给个人、家庭和社会都带来了沉重负担。目前，各国都在积极探索有效的病假管理策略，分级病假（Graded Sickness Absence，GSA）便是其中备受关注的一种，它旨在促进患者重返工作岗位，减少长期病假带来的负面影响。然而，关于 GSA 对重返工作（Return to Work，RTW）的实际效果，证据却十分有限且存在争议。一些研究表明，GSA 可能会延迟 RTW，而且现有研究大多未充分考虑健康因素对 GSA 和 RTW 之间关系的影响，这使得我们对 GSA 的真正作用难以准确评估。在这样的背景下，开展一项全面且深入的研究显得尤为必要，它能帮助我们更清晰地认识 GSA 与 RTW 之间的关系，为制定合理的病假政策提供科学依据。
挪威的研究人员针对这一问题展开了研究。研究团队收集了来自挪威颈部和背部登记处（Norwegian Neck and Back Register，NNRR）以及挪威劳动和福利管理局（Norwegian Labour and Welfare Administration，NAV）的数据，通过对成年患者的观察性纵向登记数据进行分析，探究 GSA 与 RTW 之间的关联，以及健康因素在其中的作用。
该研究主要运用了以下关键技术方法：
- 数据收集：从 NNRR 获取患者调查数据，涵盖社会人口学、生活方式和健康等多方面信息；从 NAV 获取病假福利状态数据，通过社会保障号码进行数据关联。
- 数据筛选：对 17895 名患者进行 eligibility 评估，排除不符合条件的患者，最终确定 3371 名患者作为基线样本。
- 统计分析：使用描述性统计分析基线特征，通过修正的 Poisson 回归估计 RTW 的相对风险（Relative Risk，RR），并进行多模型调整分析。
研究结果如下：
- 基线特征：共 3371 名患者，GSA 组 1671 人（49.6%），FSA 组 1700 人（50.4%）。GSA 组女性更多，平均年龄更大，教育水平更高。FSA 组患者症状更严重，且 GSA 分级越高，症状越严重。
- 重返工作情况：12 个月随访时，GSA 组 66.2% 的患者重返工作，FSA 组为 51.2%。不同 GSA 分级中，低分级（<=40%）的患者重返工作率最高（78.5%），中分级（40% - 60%）为 64.9%，高分级（60% - 100%）为 56.9%。
- 回归分析结果：未调整时，GSA 与 RTW 的 RR 为 1.29（95% CI 1.22 - 1.37）。调整社会人口学变量、生活方式变量和病假时长后，RR 变化不大。完全调整模型（包括健康测量指标）中，GSA 对 RTW 的益处虽有所减弱，但仍显著（RR=1.19，95% CI 1.12 - 1.26）。进一步分析不同 GSA 分级与 RTW 的关系发现，低分级 GSA 与 RTW 的关联最强，高分级在完全调整模型中与 RTW 的关联不再显著（p=0.07）。
研究结论和讨论部分指出，在因 MSD 转诊至物理医学门诊的患者中，GSA 与更高的 RTW 率相关，即便调整了健康和社会经济差异等潜在混杂因素后，这一关联依然存在。不同 GSA 分级与 RTW 的关联程度不同，低分级和中分级 GSA 与 RTW 显著相关，高分级则较弱。这可能是因为高分级 GSA 患者症状严重，工作参与度低，“工作剂量” 不足，难以实现促进 RTW 的效果。此外，工作特征、患者自身情况等多种因素都会影响 GSA 促进 RTW 的有效性。
该研究具有重要意义。它首次在分析 GSA 与 RTW 关系时纳入了自我报告健康的潜在混杂效应，为理解 GSA 与 RTW 的关联提供了更全面的视角。研究结果为许多国家倡导 GSA 而非 FSA 以促进 RTW 的政策提供了实证支持，有助于推动病假政策的优化。不过，研究也存在一定局限性，如样本仅为 MSD 患者，存在潜在混杂因素未测量等。未来还需进一步研究 GSA 促进 RTW 的因果机制，探索如何更好地推广 GSA 政策，以及评估其长期副作用。
