Modifiable workplace risk factors contributing to workplace absence across health conditions: A stakeholder-centered best-evidence synthesis of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A challenge facing stakeholders is the identification and translation of relevant high quality research to inform policy and practice. This study engaged academic and community stakeholders in conducting a best evidence-synthesis to enhance knowledge use. OBJECTIVES: To identify modifiable workplace disability risk and protective factors across common health conditions impacting work-related absence. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, CINHAL, The Cochrane Library, PsycINFO, BusinessSourceComplete, and ABI/Inform from 2000 to 2011. Systematic reviews that employed quantitative, qualitative, or mixed methods of work-focused population were considered for inclusion. Two or more independent reviewers reviewed titles only, titles and abstracts, and/or full articles when assessing eligibility for inclusion. Selected articles underwent methodological screening. RESULTS: The search strategy, expert input and grey literature identified 2,467 unique records from which 142 full text articles underwent comprehensive review. Twenty-seven systematic reviews met eligibility criteria. Modifiable work factors found to have consistent evidence across two or more health conditions included lack of social support, increased physical demands at work, job strain, lack of supervisory support, increased psychological demands, low job satisfaction, low worker control of job, and poor leadership quality. CONCLUSIONS: The active engagement of stakeholders led to greater understanding of relevance of the study findings for community stakeholders and appreciation of the mutual benefits of collaboration.
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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 | 0,041 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».