Using multiple stakeholders to define a successful return to work: A concept mapping approach
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».