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Enregistrement W1962544418 · doi:10.3233/wor-152141

Policy on professional support in return-to-work: Occupational health professionals’ experiences in a Canadian setting

2015· article· en· W1962544418 sur OpenAlexaboutno aff
Karin Maiwald, Agnes Meershoek, Angelique de Rijk, Frans Nijhuis

Notice bibliographique

RevueWork · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsHealth careWork (physics)Occupational safety and healthPerspective (graphical)NursingPsychologyPolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Canada and other countries, sickness-based absences among workers is an economic and sociological problem. Return-to-work (RTW) policy developed by both employer and worker' representatives (that is, bipartite policy) is preferred to tackle this problem. OBJECTIVE: The intent was to examine how this bipartite agreed-upon RTW policy works from the perspective of occupational health professionals (those who deliver RTW services to workers with temporary or permanent disabilities) in a public healthcare organization in Canada. METHODS: In-depth interviews were held with 9 occupational health professionals and transcribed verbatim. A qualitative, social constructivist, analysis was completed. RESULTS: The occupational health professionals experienced four main problems: 1) timing and content of physicians' medical advice cannot be trusted as a basis for RTW plans; 2) legal status of the plans and thus needing workers' consent and managers' approval can create tension, conflict and delays; 3) limited input and thus little fruitful inference in transdisciplinary meetings at the workplace; and yet 4) the professionals can be called to account for plans. CONCLUSIONS: Bipartite representation in developing RTW policy does not entirely delete bottlenecks in executing the policy. Occupational health professionals should be offered more influence and their professionalism needs to be enhanced.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,391 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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