Using multiple stakeholders to define a successful return to work: A concept mapping approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Currently no standard or universal outcome measure for return to work (RTW) programs exists making the evaluation and comparison of such programs difficult. RTW outcomes are often measured using nominal scales based on administrative data but these fail to take the perspectives of workers and other stakeholders into consideration. In order to gain that perspective this study was conducted to identify what outcomes are of interest and importance to RTW stakeholders. RTW stakeholders identified indicators of successful RTW in order to develop a conceptual framework of successful RTW. PARTICIPANTS: A total of 24 RTW stakeholders participated, representing both RTW consumers and providers from Southwestern Ontario. METHOD: This study used a mixed-method integrated form of concept mapping, which qualitatively generates and interprets data, and quantitatively analyzes data using multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis. RESULTS: Participants generated 48 statements, which were subsequently clustered into the following six concepts; worker performance, worker job satisfaction, human rights, worker well-being, seamless RTW process through collaborative communication, and satisfaction of stakeholders other than workers. CONCLUSIONS: The results reflect the perspectives of stakeholders and suggest that RTW outcome measures are needed that not only evaluate all aspects of the worker's life, but the RTW process as well. Aside from confirming the inadequacy of nominal, administrative type outcomes, these findings imply that the actual RTW process is intimately tied to outcome. Implications and relevance are discussed for planning RTW programs and towards developing a RTW outcome tool.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle