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Enregistrement W2027200780 · doi:10.1097/jom.0b013e3182255dea

Examining the Impact of Worker and Workplace Factors on Prolonged Work Absences Among Canadian Nurses

2011· article· en· W2027200780 sur OpenAlexafffundabout
Renée‐Louise Franche, Eleanor J. Murray, Selahadin Ibrahim, Peter Smith, Nancy Carnide, Pierre Côté, Jane Gibson, Mieke Koehoorn

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWork (physics)Context (archaeology)Organizational cultureStructural equation modelingOccupational safety and healthPsychologyPresenteeismMoodAbsenteeismMedicineNursingClinical psychologySocial psychologyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the impact of worker and workplace factors and of their relationships on work absence duration. METHODS: Structural equation modeling of 11,762 female, Canadian nurses from the 2005 National Survey of the Work and Health of Nurses. RESULTS: Worker and workplace factors were associated with prolonged work absence. Key proximal predictors were pain-related work interference, depression, pain severity, and respect and support at work. More distal predictors were multimorbidity, abuse at work, and organizational culture. CONCLUSIONS: Worker health and workplace factors are important in explaining work absence duration. Self-management for pain and mood, adapted to the work context, may be useful for nurses with chronic pain or depression. Policy makers and administrators should focus on creating respect and support at work, and improving organizational culture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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