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WB6Dim-LTSA: Can Workplace Well-Being Scores Predict Collective Absenteeism? (WB6Dim-LTSA)

17 de mayo de 2026 actualizado por: Clover Link

Predictive Value of the Adaptive Load Index (ICA) Derived From the WB6Dim Instrument on Collective Absenteeism Rates at a 6-Month Horizon: A Prospective Multicenter Cohort Study

This prospective multicenter cohort study evaluates the predictive value of the Adaptive Load Index (ICA), a composite indicator derived from the WB6Dim well-being instrument, on long-duration sick leave (≥ 30 days) in French companies at a 6-month horizon. In France, 7% of sick leave episodes (those exceeding 6 months) account for 45% of total sickness benefit expenditure (Cour des Comptes 2024). Group disability insurance charges rose +24.4% in 2024 (France Assureurs 2025). Critically, a substantial proportion of long-duration sick leave occurs without prior escalation in administrative absence data - the 'cliff effect' - where presenteeism masks progressive deterioration (Gustafsson & Marklund 2011). Prediction models based solely on absence history plateau at AUC 0.65 for cumulative days (Roelen 2013), while composite psychometric instruments reach C-index 0.73-0.74 (Airaksinen et al. 2018, SJWEH). The WB6Dim is a validated 28-item psychometric tool measuring 9 dimensions of workplace well-being (NCT07301879, NCT07433764; test-retest ICA .904). The ICA classifies respondents into 4 adaptive load levels. Aggregated at the company level, the ICA distribution may detect deterioration during the presenteeism window, before costly sick leave materializes. The study collects 4 WB6Dim assessments over 6 months alongside company-level absence data stratified by duration (2024-2026) and individual self-reported absence data (duration and episode count). Six pre-registered hypotheses test whether ICA predicts long-duration leave, including an exploratory hypothesis targeting companies with no prior absence signal but degraded well-being scores.

Descripción general del estudio

Estado

Estado

Indica el estado de contratación actual o el estado de acceso ampliado.
Aún no reclutando

Condiciones

Condiciones

La enfermedad, trastorno, síndrome, dolencia o lesión que se está estudiando. En ClinicalTrials.gov, las condiciones también pueden incluir otros problemas relacionados con la salud, como la esperanza de vida, la calidad de vida y los riesgos para la salud.

Descripción detallada

BACKGROUND: In France, sickness benefit expenditure reached 10.2 billion euros in 2023, up 28% since 2019 (DREES/CNAM, Études & Résultats n°1321, 2024). The cost distribution follows a Pareto pattern: 7% of sick leave episodes (those exceeding 6 months) generate 45% of total expenditure (Cour des Comptes, RALFSS 2024). For group disability insurers (prévoyance collective), the pressure is acute: charges for incapacity-disability-dependence rose +24.4% in 2024, long-duration indemnified days increased +31% since 2020, and the claims-to-premiums ratio deteriorated to 56.9% (France Assureurs 2025). These 7% of episodes are the primary cost driver, yet current identification relies on retrospective administrative data - the signal arrives after the damage is done. The literature identifies two pathways to long-duration sick leave: (1) escalation from repeated short absences (≥3 episodes/year, RR 1.5-2.5; Koopmans 2008, Hultin 2012, Roelen 2018, Sørensen et al. 2025), where administrative data detect the pattern but often too late for effective prevention; and (2) the 'cliff effect' - sudden onset without prior absence signal, driven by prolonged presenteeism masking progressive deterioration (Gustafsson & Marklund 2011, Ahola 2009, López-Bueno & Clausen 2021). Administrative data are entirely blind to the second pathway. Composite psychometric instruments can detect risk during the presenteeism window: they reach C-index 0.73-0.74 vs 0.65 for absence-only models (Airaksinen et al. 2018; Roelen 2013), and combining questionnaire + administrative data reaches C-index 0.79 (Nyberg et al. 2023).

The WB6Dim (Well-Being 6 Dimensions) is a 28-item digital psychometric instrument assessing 9 well-being dimensions, validated on 808 participants across 4 cohorts with 2 pre-registered protocols (NCT07301879, NCT07433764). All 19 convergent validity hypotheses were confirmed against 10 international gold-standard scales (PSS-10, WHO-5, CBI, ISI-7, RSES, SAS-SV, MSPSS, UCLA-3, CFQ-13, BPNS). The test-retest reliability (ICA) reached .904 (excellent). The Adaptive Load Index (ICA) classifies each respondent into 4 levels: low-to-moderate load, high load, very high load, and critical load. The Environmental Attentional Dysregulation (DAE) further characterizes the dominant source of strain (internal, digital, relational, or mixed). No published study has tested the predictive value of a composite well-being index, measured at the collective level, on sick leave ≥30 days - the threshold triggering group disability insurance benefits.

DESIGN: Prospective multicenter cohort study with 4 measurement waves over 6 months (June-November 2026). The unit of analysis is the company (collective level). No individual diagnosis or prognosis is delivered. Data sources include: (1) company-level HR data on absenteeism stratified by duration (aggregated, anonymized) for 2024, 2025, and 2026; (2) individual self-reported absence integrated into the WB6Dim at T0, T2, and T3. The study includes two analytical components: a retrospective analysis correlating T0 WB6Dim scores with 2024-2025 absenteeism, and a concurrent analysis testing whether T0-T2 trajectories predict T2-T3 absenteeism. Six pre-registered hypotheses are tested, including an exploratory hypothesis (H6) targeting the added value of ICA for companies with no elevated absence history but degraded well-being scores - directly testing whether the WB6Dim can identify the costly 7% before administrative data show any signal.

Tipo de estudio

Tipo de estudio

Describe la naturaleza de un estudio clínico. Los tipos de estudio incluyen estudios de intervención (también llamados ensayos clínicos), estudios observacionales (incluidos registros de pacientes) y acceso ampliado.
De observación

Inscripción (Estimado)

Inscripción

El número de participantes en un estudio clínico. La inscripción "anticipada" es el número objetivo de participantes que los investigadores necesitan para el estudio.
2000

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

Estudio Contacto

El nombre y la información de contacto de la persona que puede responder las preguntas de inscripción para un estudio clínico. Cada ubicación donde se lleva a cabo el estudio también puede tener un contacto específico, que puede responder mejor a esas preguntas.

Ubicaciones de estudio

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Criterio de elegibilidad

Los principales requisitos que deben cumplir las personas que quieran participar en un estudio clínico o las características que deben tener. Los criterios de elegibilidad consisten en criterios de inclusión (que se requieren para que una persona participe en el estudio) y criterios de exclusión (que impiden que una persona participe). Los tipos de criterios de elegibilidad incluyen si un estudio acepta voluntarios sanos, tiene requisitos de edad o grupo de edad, o está limitado por sexo.

Edades elegibles para estudiar

  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Employees of French companies with 50 or more employees, recruited through employer participation agreements. Companies are sourced through occupational health networks and direct outreach. All employees meeting inclusion criteria within participating companies are eligible regardless of job type, contract status, or health condition.

Descripción

Inclusion Criteria:

  • Employee of a participating French company (≥ 50 employees)
  • Age 18 years or older
  • Access to a smartphone or computer to complete the digital questionnaire
  • Electronic informed consent provided at baseline

Exclusion Criteria:

  • Refusal to participate or withdrawal of consent
  • Inability to complete the questionnaire in French

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte

Grupo / Cohorte

Un grupo o subgrupo de participantes en un estudio observacional en el que se evalúan los resultados biomédicos o de salud.
Multi-company workforce cohort
Single-cohort design. All participants receive the same observational protocol: 4 WB6Dim assessments over 6 months. The predictive analysis is conducted at the company level, comparing companies above versus below the sample median of collective critical ICA proportion at T0. No group assignment is made at the individual level. Stratification is performed post-hoc based on observed ICA distributions.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medidas de resultado primarias

En el protocolo de un estudio clínico, la medida de resultado planificada que es la más importante para evaluar el efecto de una intervención/tratamiento. La mayoría de los estudios clínicos tienen una medida de resultado primaria, pero algunos tienen más de una.
Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Company-level incidence rate of sick leave episodes ≥ 30 days over 6 months, as measured from aggregated HR records
Periodo de tiempo: 6 months post-enrollment
Company-level incidence of sick leave episodes lasting 30 days or more, measured from aggregated HR data provided by each participating company for the period June-November 2026. This threshold marks the transition from short-term to long-term sickness absence in the French social security system and is associated with sharply reduced return-to-work probability.
6 months post-enrollment

Medidas de resultado secundarias

Medidas de resultado secundarias

En el protocolo de un estudio clínico, una medida de resultado planificada que no es tan importante como la medida de resultado primaria para evaluar el efecto de una intervención pero que sigue siendo de interés. La mayoría de los estudios clínicos tienen más de una medida de resultado secundaria.
Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Company-level incidence rate of sick leave episodes ≥ 90 days over 6 months, as measured from aggregated HR records
Periodo de tiempo: 6 months post-enrollment
Company-level incidence of sick leave episodes lasting 90 days or more, corresponding to long-term illness (affection de longue durée) classification and elevated risk of permanent disability transition.
6 months post-enrollment
Number of employees with ≥ 3 distinct absence episodes within 6 months per company, as measured from aggregated HR records
Periodo de tiempo: 6 months post-enrollment
Company-level count of employees with 3 or more distinct absence episodes within a 6-month period. Repeated short absences are an established early marker of subsequent long-duration leave (Koopmans 2008, RR=1.9; Hultin 2012, OR=2.0).
6 months post-enrollment
Self-reported cumulative absence duration and episode count, as measured by WB6Dim questionnaire items
Periodo de tiempo: Baseline, 3 months, and 6 months post-enrollment
Self-reported work absence collected via two items in the WB6Dim questionnaire. Item 1: cumulative duration (0 / 1-7 days / 8-30 days / 31-90 days / >90 days). Item 2: number of separate episodes (0 / 1 / 2 / 3+). Each assessment covers the period since the previous measurement.
Baseline, 3 months, and 6 months post-enrollment
Change in collective ICA distribution from baseline to 3 months as a predictor of sick leave ≥ 30 days between 3 and 6 months
Periodo de tiempo: Baseline and 3 months (predictor); 3 to 6 months post-enrollment (outcome)
Change in collective ICA distribution between baseline and 3 months (slope of degradation) as a predictor of sick leave ≥ 30 days observed between 3 and 6 months post-enrollment. Tests whether longitudinal worsening of collective well-being adds predictive value beyond static baseline measurement.
Baseline and 3 months (predictor); 3 to 6 months post-enrollment (outcome)
Change in predictive model AUC when adding DAE profile distribution to the ICA-based model for sick leave ≥ 30 days
Periodo de tiempo: 6 months post-enrollment
Improvement in predictive model discrimination (AUC) when adding DAE profile distribution (internal, digital, relational, mixed) to the ICA-based model. Tests whether characterizing the dominant source of strain improves identification of at-risk companies beyond overall load level.
6 months post-enrollment
Agreement (Cohen's kappa) between aggregated self-reported absence and company-level HR absence data, stratified by duration class
Periodo de tiempo: 6 months post-enrollment
Agreement between aggregated individual self-reports and company-level HR data, assessed using Cohen's kappa at the company level. Stratified by duration class. Validates the use of self-reported absence as a complementary data source when HR records are unavailable.
6 months post-enrollment

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Patrocinador

La organización o persona que inicia el estudio y que tiene autoridad y control sobre el estudio.
Clover Link

Investigadores

Investigadores

Un investigador involucrado en un estudio clínico. Los términos relacionados incluyen investigador principal del sitio, subinvestigador del sitio, presidente del estudio, director del estudio e investigador principal del estudio.
  • Silla de estudio: Frédérique RETORNAZ, MD, PhD, European Hospital, Unit of Care and Research in Internal Medicine and Infectious Diseases.

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Enlaces Útiles

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Estimado)

Inicio del estudio

La fecha real en la que el primer participante se inscribió en un estudio clínico. La fecha de inicio "anticipada" del estudio es la fecha que los investigadores creen que será la fecha de inicio del estudio.
1 de junio de 2026

Finalización primaria (Estimado)

Finalización primaria

La fecha en la que el último participante en un estudio clínico fue examinado o recibió una intervención para recopilar datos finales para la medida de resultado primaria. Si el estudio clínico terminó de acuerdo con el protocolo o se terminó, no afecta esta fecha. Para estudios clínicos con más de una medida de resultado primaria con diferentes fechas de finalización, este término se refiere a la fecha en que se completa la recopilación de datos para todas las medidas de resultado primarias. La fecha de finalización principal "anticipada" es la fecha que los investigadores creen que será la fecha de finalización principal del estudio.
15 de noviembre de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

Finalización del estudio

La fecha en la que el último participante en un estudio clínico fue examinado o recibió una intervención/tratamiento para recopilar los datos finales de las medidas de resultado primarias, las medidas de resultado secundarias y los eventos adversos (es decir, la última visita del último participante). La fecha de finalización "anticipada" del estudio es la fecha que los investigadores creen que será la fecha de finalización del estudio.
30 de noviembre de 2026

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

Enviado por primera vez

La fecha en la que el patrocinador o investigador del estudio envió por primera vez un registro del estudio a ClinicalTrials.gov. Por lo general, hay un retraso de unos días entre la primera fecha de envío y la disponibilidad del registro en ClinicalTrials.gov (la primera fecha publicada).
17 de mayo de 2026

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

La fecha en la que el patrocinador del estudio o el investigador envía por primera vez un registro del estudio que es consistente con los criterios de revisión de control de calidad (QC) de la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM). Es posible que el patrocinador o el investigador deba revisar y enviar un registro de estudio una o más veces antes de que se cumplan los criterios de revisión de control de calidad de la NLM. Es responsabilidad del patrocinador o investigador asegurarse de que el registro del estudio sea coherente con los criterios de revisión de control de calidad de la NLM.
17 de mayo de 2026

Publicado por primera vez (Actual)

Publicado por primera vez

La fecha en la que el registro del estudio estuvo disponible por primera vez en ClinicalTrials.gov después de que concluyó la revisión de control de calidad (QC) de la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM). Por lo general, hay una demora de unos días entre la fecha en que el patrocinador del estudio o el investigador envió el registro del estudio y la primera fecha publicada.
26 de mayo de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

Última actualización publicada

La fecha más reciente en la que se pusieron a disposición los cambios en un registro del estudio en ClinicalTrials.gov. Puede haber una demora entre el momento en que el patrocinador o el investigador del estudio envió los cambios a ClinicalTrials.gov (la fecha de envío de la última actualización) y la fecha de publicación de la última actualización.
26 de mayo de 2026

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

La fecha más reciente en la que el patrocinador del estudio o el investigador presentó cambios en un registro del estudio que son consistentes con los criterios de revisión de control de calidad (QC) de la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM). Es responsabilidad del patrocinador o investigador asegurarse de que el registro del estudio sea coherente con los criterios de revisión de control de calidad de la NLM.
17 de mayo de 2026

Última verificación

Última verificación

La fecha más reciente en la que el patrocinador o investigador del estudio confirmó que la información sobre un estudio clínico en ClinicalTrials.gov es precisa y actual. Si un estudio con un estado de reclutamiento de reclutamiento; aún no está reclutando; o activo, no se ha confirmado el reclutamiento en los últimos 2 años, el estado de reclutamiento del estudio se muestra como desconocido.
1 de mayo de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

Palabras clave

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

Otros números de identificación del estudio

Identificadores o números de identificación distintos del número NCT que el patrocinador del estudio, los financiadores u otros asignan a un estudio clínico. Estos números pueden incluir identificadores únicos de otros registros de ensayos y números de subvención de los Institutos Nacionales de Salud.
  • WB6DIM-LTSA-2026-01

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Descripción del plan IPD

Individual participant data will not be shared. The study analyzes company-level aggregated indicators only. No individual diagnosis or prognosis is delivered. Sharing individual-level data would conflict with GDPR requirements and the anonymization commitments made to participants and employers in the informed consent. De-identified, aggregated company-level datasets may be made available to qualified researchers upon reasonable request and approval by the data protection officer.

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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