Understanding Presenteeism in Patients With Ankylosing Spondylitis: Contributing Factors and Association With Sick Leave
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand the impact of ankylosing spondylitis (AS) on presenteeism and to explore its relationship to sick leave. METHODS: AS patients completed a questionnaire consisting of sociodemographics, disease characteristics, and work outcomes, including sick leave and presenteeism, assessed by the Work Limitations Questionnaire (WLQ). Associations between a broad range of explanatory variables with the WLQ and AS-related sick leave were assessed by zero-inflated negative binomial and zero-inflated Poisson regressions. RESULTS: Of 311 employed patients (204 men [65.6%]), 18% had sick leave in the past month. Limitations in meeting time management demands (33.7%), physical demands (30.2%), mental-interpersonal demands (20.2%), and output (19.0%) were noted. With the mean ± SD WLQ index score of 6.7 ± 5.9, the average decrease in work productivity attributable to health was 6.3%; an extra 7.1% of work hours would be needed to compensate for lost productivity. Helplessness, female sex, and impaired health-related quality of life (Ankylosing Spondylitis Quality of Life instrument [ASQoL]) were major contributors to the level of presenteeism (P < 0.01). At-work limitations (WLQ) and lower quality of life (ASQoL) were significantly associated with probability of sick leave, while the length of sick leave was strongly associated with lower educational level and helplessness (P < 0.01), and in some models, also with disease duration and country of residence (P < 0.05). CONCLUSION: AS hinders patients' work, mainly in time management and physical demand domains. The WLQ and ASQoL are able to identify patients who incur sick leave. Helplessness contributes independently to the level of presenteeism and the length of sick leave.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».