Bicyclists are the road user group with the highest number of severe injuries, yet little is known about the impact of such injuries on sickness absence (SA) and disability pension (DP). Therefore, the aim was to increase the knowledge on factors associated with SA and DP among individuals of working ages, injured in a bicycle crash. Two register-based studies were conducted, including all individuals of working age and living in Sweden, who in 2010 had in- or specialized out-patient healthcare for injuries sustained in a new bicycle crash. The individuals where categorized by age, sex, crash type, type of injury, and injured body region. Study I, analyzed SA and DP at the time of the crash, the following groups were used: No new SA, Ongoing SA or full-time DP, and New SA spells >14 days. Logistic regression was used to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for New SA spells >14 days, among those at risk of SA. In Study II, weekly SA/DP data for one year before and through three years after the crash date were used in sequence and cluster analyses. Multinomial logistic regression was used to estimate OR and 95% CI for factors associated with each sequence cluster.

Cyklister är den trafikantgrupp med högst antal allvarligt skadade personer. Dock är kunskapen om deras sjukskrivning och sjuk- och aktivitetsersättning (tidigare förtidspension) i samband med cykelolyckan mycket begränsad. Avhandlingens syfte var att studera sjukskrivning och sjuk- och aktivitetsersättning bland skadade cyklister dels i samband med cykelolyckan och dels på längre sikt. Två studier genomfördes baserade på registerdata för de personer i arbetsför ålder i Sverige som 2010 hade slutenvård eller specialiserad öppenvård för personskador från en cykelolycka. Faktorer som studerades var bland annat kön, ålder, utbildningsnivå, typ av cykelolycka, typ av personskada och skadad kroppsregion. Studie I analyserade sjukskrivning i samband med olyckstillfället, tre grupper användes: ’ingen sjukskrivning, sjuk- eller aktivitetsersättning’, ’pågående sjukskrivning eller heltid sjuk- eller aktivitetsersättning’ och ’ny sjukskrivning >14 dagar’. Logistisk regression användes för att beräkna oddskvoter (OR) och 95 % konfidens intervall (KI) för ny sjukskrivning för de som inte redan hade pågående sjukskrivning eller heltids sjuk- eller aktivitetsersättning. I Studie II användes veckovisa data för sjukskrivning och/eller sjuk- och aktivitetsersättning under ett år före och tre år efter cykelolyckan i sekvens- och klusteranalys. Multinomial logistisk regression användes för att beräkna OR och 95 % KI för faktorer associerade med vart och ett av de identifierade klustren