Arthritis symptoms, the work environment, and the future: measuring perceived job strain among employed persons with arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a measure of job strain related to differing aspects of working with arthritis and to examine the demographic, illness, work context, and psychosocial variables associated with it. METHODS: Study participants were 292 employed individuals with osteoarthritis or inflammatory arthritis. Participants were from wave 3 of a 4-wave longitudinal study examining coping and adaptation efforts used to remain employed. Participants completed an interview-administered structured questionnaire, including a Chronic Illness Job Strain Scale (CIJSS) and questions on demographic (e.g., age, sex), illness and disability (e.g., disease type, pain, activity limitations), work context (e.g., job type, job control), and psychosocial variables (e.g., arthritis-work spillover, coworker/managerial support, job perceptions). Principal component analysis and multiple linear regression were used to analyze the data. RESULTS: A single factor solution emerged for the CIJSS. The scale had an internal reliability of 0.95. Greater job strain was reported for future uncertainty, balancing multiple roles, and difficulties accepting the disease than for current workplace conditions. Participants with inflammatory arthritis, more frequent severe pain, greater workplace activity limitations, fewer hours of work, less coworker support, and greater arthritis-work spillover reported greater job strain. CONCLUSION: The findings underscore the diverse areas that contribute to perceptions of job strain and suggest that existing models of job strain do not adequately capture the stress experienced by individuals working with chronic illnesses or the factors associated with job strain. Measures similar to the CIJSS can enhance the tools researchers and clinicians have available to examine the impact of arthritis in individuals' lives.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».