Availability, Need for, and Use of Work Accommodations and Benefits: Are They Related to Employment Outcomes in People With Arthritis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the availability, need, and use of workplace policies for workers with osteoarthritis (OA) and inflammatory arthritis (IA) and their association with employment outcomes. METHODS: Participants (n = 219) were employed, ages ≥25 years, and diagnosed with OA or IA. They were recruited through community advertising and rheumatology clinics in 2 Canadian provinces. Respondents completed a 35-45-minute telephone interview assessing demographics (age, sex), health (diagnosis, pain, activity limitations), work context (job control), employment outcomes (workplace activity limitations, absenteeism, productivity losses, reduced hours), benefits (extended health, short-term leaves), and accommodations (flexible hours, modified schedules, special equipment/adaptations, work-at-home arrangements). Regression analyses examined differences in benefit/accommodation need and use. RESULTS: Many participants reported that arthritis impacted their work. But with the exception of extended health benefits, ∼50-65% of participants reported not needing each individual benefit/accommodation, although only 7.3% of respondents reported needing no benefits or accommodations at all. Greater job control and education were associated with greater perceived need and use of benefits/accommodations. Need was also associated with greater activity limitations, and disclosure of arthritis was related to use of benefits/accommodations. Participants needing but not using workplace policies often had significantly poorer employment outcomes compared to those using benefits/accommodations. CONCLUSION: Findings are relevant to workers with arthritis and to employers. Results suggest that individuals with arthritis are unlikely to be a drain on workplace resources. Many individuals do not use benefits/accommodations until needed, and among those using them, there were generally positive relationships with diverse employment outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».