心理健康相关病假后长期工作失能的前因：职业卫生保健路径的作用

《Journal of Occupational Rehabilitation》：Antecedents of Long?Term Work Disability After Mental Health-Related Sickness Absence: The Role of Occupational Health Care Pathways

　　

目的：特定职业卫生保健（OHC）路径与初次心理健康相关病假（SA）后后续工作失能之间的关系尚不明确。本研究旨在通过对因心境障碍或焦虑而缺勤的员工，对其OHC路径的时间与构成进行建模，以预测长期SA结局。方法：研究人员开展了一项基于登记的观察性队列研究，使用来自芬兰一家大型OHC提供机构的结构化职业卫生记录（2015–2023年，N=35 385）。经过12个月的洗脱期后，将2016–2021年间首次发生的心理健康相关SA（ICD-10 F30–F48）定义为指标事件。在3个月的时间窗内对OHC路径进行刻画。采用XGBoost，利用护理路径特征和社会人口学变量预测24个月内心理健康相关SA的复发及累积SA天数。模型可解释性通过Shapley加性解释（SHAP）值进行评估。结果：SA模式成为长期结局最强的预测因子。缺勤天数的累积，尤其是第61至90天之间的累积，以及指标期内的内部复发，显著增加了未来心理健康相关SA的预测风险。相比之下，特定的OHC路径要素和临床接触时机对整体模型性能的贡献较小。结论：研究结果表明，长期工作失能风险最主要由病情严重程度的指标预测，而非早期OHC干预的具体构成。为改善结局，及时识别其恢复轨迹偏离预期模式的员工，可能有助于提供更有针对性且持续的工作能力支持。

心理健康相关病假后长期工作失能的前因：一项基于职业卫生保健路径的机器学习研究解读

一、研究背景与问题

心理健康障碍，尤其是抑郁和焦虑，是全球病假（SA）的主要原因，造成巨大的经济和社会负担。世界卫生组织估计，这些疾病每年导致约120亿个工作日损失，生产力损失约1万亿美元。在欧洲，常见心理障碍是工作失能的主要贡献因素，重返工作（RTW）后两年内复发影响15%–30%的员工。芬兰过去十年中心理健康相关SA持续上升，几乎占所有长期缺勤的一半。芬兰职业卫生保健（OHC）在促进工作能力和预防长期失能方面发挥核心作用，法律要求雇主提供服务，包括预防保健和SA期间及之后的治疗协调。然而，关于哪些护理路径——定义为SA后服务接触的序列和时机——最能有效减少复发和支持持续重返工作的证据仍然有限。心理健康保健涉及多个服务提供者，包括OHC、公共心理健康服务和私人服务提供者。OHC通过其与工作场所的直接联系以及评估和支持工作能力的责任，具有独特作用。因此，需要基于证据的模型来更好地理解OHC服务中SA后的护理路径。

护理路径之所以重要，是因为心理健康相关SA通常涉及复杂的、多专业的干预。接触的时机和顺序，如早期心理支持和RTW协调，可能塑造恢复轨迹和工作能力的可持续性。识别与良好结局相关的路径有助于有针对性的资源分配、改善护理连续性，并为政策和临床指南提供信息，以减少复发和预防长期失能，同时为卫生系统和雇主节省成本。近年来，机器学习结合电子健康记录和管理来源的大规模数据，使得职业健康领域能够建立更准确、多功能的预测模型。极端梯度提升（XGBoost）等算法在预测SA和工作失能结局方面表现出强大性能，为将护理路径分析整合到针对性干预和优化RTW计划中提供了机会。然而，针对工作相关心理健康的纵向机器学习模型仍然稀缺。传统方法通常孤立地考察单一预测因子，而忽略了护理的时机、顺序和强度的动态交互。相比之下，机器学习可以捕获时间相关的轨迹，并在大型异质性数据集中发现非线性关系。然而，先前研究尚未系统分析作为时间结构化暴露的OHC路径，也未使用可解释机器学习检验其与未来工作失能的关联，从而在理解护理模式与长期结局关系方面留下空白。

针对这一空白，本研究旨在识别因心境障碍或焦虑而SA后与后续工作失能结局相关的OHC路径。护理路径被表示为从指标缺勤第一天开始的91天窗口内OHC接触、工作能力支持行动和药物处方的时机与分布。表示还纳入初始缺勤事件的关键特征，包括其持续时间和指标期内的任何复发。未来工作失能通过24个月随访期间心理健康相关SA的复发和累积SA天数来评估。研究问题包括：（1）SA后3个月窗口内的OHC路径如何构成？（2）哪些路径特征与未来工作失能相关？（3）预测模型能在多大程度上准确识别在特定路径配置下最可能经历工作能力下降的患者？

二、研究方法概述

研究人员采用基于登记的观察性队列研究设计，使用芬兰最大的OHC提供者Terveystalo的常规收集服务记录。总体观察窗为2015年1月1日至2023年6月30日，建立12个月指标前洗脱期、3个月指标期（捕获护理路径）和所有参与者固定的24个月随访期。指标SA事件限制在2016年1月1日至2021年3月31日之间开始。最终分析队列包括35 385名个体，年龄18–67岁，首次符合条件的因心境障碍或焦虑（ICD-10 F30–F48，ICPC-2 P73–P76、P78–P79、P82和P99）导致的SA发生在2016–2021年间，且之前有12个月连续隶属关系且无心理健康相关SA，后续需连续隶属同一提供者共3年3个月。排除指标SA超过92天的个体。数据包括时间戳OHC事件、诊断、提供者类型、SA证明、药物处方和计费程序代码。工作能力支持措施从标准化服务描述中识别。背景变量包括年龄、性别、行业部门（按TOL 2008分类）、诊断组（F30–F39和F40–F48）。指标期定义为心理健康相关SA第一天起3个月，分为四个区间：第0天、第1–30天、第31–60天、第61–90天。护理路径特征包括接触时机与强度、提供者组合、多学科护理计数、记录的工作能力支持行动、精神药物和其他药物使用、指标SA特征（指标期内复发和每区间缺勤天数）。共有97个特征。主要结局为24个月随访期内心理健康相关SA复发（二元）和累积心理健康相关SA天数。使用XGBoost进行预测，采用逻辑提升和回归目标分别处理二元和计数结局。训练集占80%（28 308人），测试集占20%（7 077人）。二元模型评估采用ROC曲线下面积（AUC）、精确率-召回率曲线下面积（PR-AUC）和Brier分数；回归模型采用泊松偏差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数。模型可解释性通过SHAP值评估，可视化时将观察按SHAP值排序并分为每组5人的聚合组。

三、研究结果

（一）研究人群特征

研究人群平均年龄42岁，34%为男性。心境障碍（F30–F39）占指标诊断的22%。指标期心理健康相关SA通常较短，81%的参与者累积不超过31个SA天。行业部门分布广泛，最大部门为贸易、住宿与食品服务（23%）、公共管理与国防（20%）、制造、公用事业、运输与房地产（18%）。教育、卫生与社会服务及其他或未知部门各占8%。

（二）OHC路径结构

3个月指标期内服务使用呈现明显的早期集中。指标SA第一天平均接触1.2次，第1–30天达到峰值2.2次，第31–60天为1.3次，第61–90天为1.0次，全期平均5.8次。患者平均接触2.4种不同提供者类型，呈现多学科模式。全科医生是最常见的提供者，92%的患者在0–90天有至少一次全科医生接触。专科医生接触也非常普遍，71%的患者在指标期有至少一次接触。职业健康心理学家接触在0–90天窗口占43%，最常见于第1–30天。工作能力支持行动中，个体咨询最常见（52%的患者至少一次），工作能力评估占32%，工作能力协商占12%，职业健康检查占9%。精神药物处方占46%，第0天处方率为27%。其他药物处方占44%。指标期SA活动显著，患者平均累积19.5个心理健康相关SA天，大部分集中在最初30天。指标期内复发记录为43%的参与者。在24个月随访期间，27%的参与者经历复发性心理健康相关SA，平均累积13.6天心理健康相关缺勤和22.5天其他原因缺勤。

（三）随访期SA复发预测

二元分类模型预测性能中等，AUC为0.67，PR-AUC为0.46，Brier分数为0.21。SHAP值显示，最有力的预测因子是指标期第61–90天心理健康相关SA天数、性别和年龄。该后期区间内SA天数累积越高，预测复发风险显著增加。女性性别和较年轻年龄与较高预测风险相关。心境障碍（F30–F39）相比焦虑障碍（F40–F48）也正向贡献于复发风险。行业部门是有影响力的预测因子之一。早期护理模式的若干指标，如总OHC接触、第0天或第1–30天精神药物启动，以及后期区间接触强度，显示正向SHAP值，表明预测风险较高。值得注意的是，第1–30天与职业健康心理学家接触与降低复发风险相关，而第61–90天与全科医生或专科医生接触与升高风险相关。

（四）随访期病假天数预测

回归模型预测随访期心理健康相关SA天数的能力中等。泊松偏差为40.91，均方根误差为37.17天，平均绝对误差为18.01天，决定系数R2=0.16。SHAP图显示，与分类模型类似，最有力的预测因子是指标期第61–90天SA天数。但回归模型中，指标期SA总天数作用更为突出，表明指标期总体SA负担对预测后续SA长度尤其重要。指标期存在工作能力评估成为关键预测因子，且与后续SA负担较高相关。

（五）行业特定效应

行业部门在两种模型中都位列重要预测因子。按行业虚拟变量单独分析显示，公共管理与国防、卫生与社会服务部门对预测复发风险产生最大的正向贡献，教育和其他/未知服务也有较温和的正向关联。相反，属于制造、公用事业、运输与房地产部门预测复发风险显著较低。总体上，公共部门复发风险特别高，而若干工业和物流导向部门与降低预测风险相关。

四、讨论与结论总结

（一）讨论

本研究发现OHC路径明显前置：大多数接触，尤其是医生和心理师咨询，发生在最初30天内，工作能力支持措施也集中在此期。精神药物几乎一半参与者启动，通常在第1天，反映初始临床评估而非升级治疗。尽管如此，指标期内SA内部复发仍然常见。

在两种建模方法中，指标期SA负担指标是后续结局的最强预测因子。缺勤天数累积，尤其是第61–90天，以及指标期复发，持续与随访期较高复发风险和较长未来缺勤相关，明显超过特定OHC路径特征（如接触数量、提供者组合或支持行动时机）的影响。虽然大多数个体在首月后呈现自然减少的护理模式，但整个91天窗口内持续密集的接触模式似乎标志着更复杂或更长的恢复需求，暗示更严重的潜在状况。然而，尽管预测因子和结局在时间上分离，部分观察到的关联可能反映同一潜在状况或恢复轨迹的延续，而非完全独立的新事件。因此，OHC路径特征可能更多作为潜在恢复过程的指标，而非未来工作失能结局的独立预测因子。

个别路径元素与不同恢复模式相关。第1–30天与职业健康心理学家接触与较低复发风险和较低后续SA负担相关，提示早期心理支持可能与更有利的恢复轨迹有关。相反，指标期工作能力评估和后期（第61–90天）专科医生接触与较差结局相关。这些发现可能反映指征混杂，表明职业卫生专业人员能够识别恢复轨迹偏离预期模式的员工，并可能需要更密集的随访和支持。

人口学因素（较年轻年龄、女性性别）和心境障碍诊断也贡献于较高预测风险。行业差异也是有意义的预测因子，可能反映工作特征、心理社会需求和组织环境的差异。公共部门和卫生与社会服务部门较高风险可能与社会心理压力源暴露较高有关，而技术和工业部门较低风险可能反映工作组织、工作控制或工作需求差异。

总体而言，机器学习模型的预测性能中等但具有信息量。疾病严重程度指标（指标期复发、持续SA累积）主导模型预测，掩盖了特定OHC路径组件。持续密集的后期接触模式标记恢复轨迹偏离者，支持接触强度主要作为需求标记而非结局决定因素的解释。类似判别性能挑战已在其他重返工作预测研究中报道，表明中等准确性反映工作能力过程的内在异质性，而非特定分析技术的局限。

既往研究一致表明，常见心理障碍后复发性SA主要由先前期次和潜在临床严重程度指标预测。本研究结果与此模式一致：指标期内严重程度指标而非OHC接触配置是最有信息量的长期脆弱性标记。早期干预文献提示早期支持可能促进短期重返工作，但对长期复发风险影响有限。康复文献强调有效职业康复干预往往广泛且涵盖重返工作多个阶段，单一组件难以一致解释效果。这印证了本研究中特定OHC行动的存在或时机具有有限长期预测价值的发现。

（二）研究结论

本研究表明，尽管早期OHC介入很常见，但长期结局最强地由指标期内的病情严重程度迹象预测。指标期内的复发和病假天数的持续累积是未来风险升高的最清晰指标，而可调整的路径组件贡献相对较小。对大多数员工来说，接触集中在第一个月，但整个指标期持续密集的模式标志着那些恢复轨迹已经偏离的人。这些发现表明，潜在状况的严重程度而非早期支持的具体配置，在后续工作失能中起主导作用。在实践中，这强调了主动识别那些进展偏离预期早期恢复的工人，并对显示出延长或复杂需求迹象者提供及时、有针对性的随访的价值。