Work factors are associated with workplace activity limitations in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the extent of workplace activity limitations among persons with lupus and to identify factors associated with activity limitations among those employed. METHODS: We conducted a cross-sectional study using a mailed survey and clinical data of persons with lupus who attended a large lupus outpatient clinic. Data were collected on demographics, health, work factors and psychosocial measures. The workplace activity limitations scale (WALS) was used to measure difficulty related to different activities at work. Multivariable analysis examined the association of health, work context, psychosocial and demographic variables with workplace activity limitations. RESULTS: We received 362 responses from 604 (60%) mailed surveys. Among those not employed, 52% reported not working because of lupus. A range of physical and mental tasks were reported as difficult. Each of the physical, cognitive and energy work activities was cited as difficult by more than one-third of participants. Among employed participants, 40% had medium to high WALS difficulty scores. In the multivariable analysis, factors significantly associated with workplace activity limitations were older age, greater disease activity, fatigue, poorer health status measured by the 36-item Short Form Health Survey, lower job control, greater job strain and working more than 40 h/week. CONCLUSION: People with lupus experience limitations and difficulty at work. Determinants of workplace activity limitations are mainly those related to workplace and health factors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».