Modifiable and non-modifiable factors associated with employment outcomes following spinal cord injury: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Employment rates in individuals with spinal cord injury (SCI) are approximately 35%, which is considerably lower than that of the general population. In order to improve employment outcomes a clear understanding of what factors influence employment outcomes is needed. OBJECTIVE: To systematically review factors that are consistently and independently associated with employment outcomes in individuals with SCI, and to understand the magnitude of their influence. METHODS: Through an electronic search of MEDLINE/PubMed, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, Social Science Abstracts and Social Work databases, we identified studies published between 1952-2014 that investigated factors associated with employment outcomes following SCI. Exclusion criteria included: (1) reviews (2) studies not published in English (3) studies not controlling for potential confounders through a regression analysis, or (4) studies not providing an effect measure in the form of OR, RR, or HR. Data were categorized based on the International Classification of Functioning, Disability and Health framework, with each domain sub-categorized by modifiability. First author, year of publication, sample size, explanatory and outcome variables, and effect measures were extracted. RESULTS: Thirty-nine studies met the inclusion criteria. Twenty modifiable and twelve non-modifiable factors have been investigated in the context of employment following SCI. Education, vocational rehabilitation, functional independence, social support, and financial disincentives were modifiable factors that have been consistently and independently associated with employment outcomes. CONCLUSION: A number of key modifiable factors have been identified and can inform interventions aimed at improving employment outcomes for individuals with SCI. Future research should focus on determining which factors have the greatest effect on employment outcomes, in addition to developing and evaluating interventions targeted at these factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».