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Enregistrement W1981790098 · doi:10.3109/09638280903026572

A critical review of gender issues in understanding prolonged disability related to musculoskeletal pain: how are they relevant to rehabilitation?

2009· review· en· W1981790098 sur OpenAlexaff
Daniel Côté, Marie‐France Coutu

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMEDLINEDistrustPsychologyMedicinePhysical therapyClinical psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this critical review is to describe the available theoretical models for understanding the gender issues in prolonged work disability related to persistent musculoskeletal (MSK) pain. METHOD: A critical literature review was conducted in medicine, health sciences, and social sciences databases (MEDLINE, CINHAL, PsychINFO and SOCINDEX) using specific keywords. After screening titles and abstracts, followed by methodological quality assessment, a total of 55 references were retained for content analysis. RESULTS: Gender issues in disability related to persistent MSK pain show that men and women may experience pain and rehabilitation process in different ways. Three main themes were exftracted and further described: (1) the experience of distrust; (2) the self-identity process; and (3) the domestic strain. Each of these themes has a specific and potentially different impact on men and women, and we report that experiential differences may strongly impact the rehabilitation process and outcomes such as return to work. CONCLUSIONS: This critical review provides insight into gender issues in the process of rehabilitation and outcomes such as return to work. We suggest that work and family considerations are the two most important issues in the rehabilitation process and that differences between men and women are likely to occur.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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