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Enregistrement W1511621022 · doi:10.5694/j.1326-5377.2009.tb02709.x

Reducing the impact of unemployment on health: revisiting the agenda for primary health care

2009· article· en· W1511621022 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Harris, Mark F. Harris

Notice bibliographique

RevueThe Medical Journal of Australia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNSW Ministry of HealthUniversity of New South Wales
Mots-clésPsychological interventionMental healthReferralUnemploymentHealth careNursingMedicineIntervention (counseling)Work (physics)PsychologyEconomic growthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify potentially effective strategies to be used in the primary health care (PHC) setting to prevent, detect and manage the health problems of unemployed people. DESIGN: A narrative review of articles on PHC-based interventions for unemployed people that were published during the period January 1985 to February 2009. RESULTS: Seven articles with a focus on improving the health of unemployed people through assessment, management and referral within PHC settings were identified. Four were based in Australia, and the others were from Canada and Europe. Most described interventions that incorporated strategies aimed at increasing general practitioners' awareness of the health problems of unemployed people and providing guidance on the management of these problems. One article included an evaluation of the impact of the intervention on health and social outcomes, but no impact was shown. CONCLUSIONS: There have been few formal scientific investigations into the effectiveness of PHC-based interventions for unemployed people. GPs and other community health workers have a central role in preventing, and providing early management of, the health problems of unemployed people, and supporting return to work. People who are unemployed have poorer physical and mental health than those who are employed. Research should move from describing these health problems to developing interventions that are subject to rigorous evaluation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0120,019
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0220,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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