Reliability, validity, and responsiveness of five at‐work productivity measures in patients with rheumatoid arthritis or osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Arthritis often impacts a worker's ability to be productive while at work. However, the ideal approach to measuring arthritis-attributable at-work productivity loss remains unclear. Our objective was to evaluate the relative strengths and weaknesses of 5 measures aimed at quantifying health-related at-work productivity loss and to determine the best available instrument for this population. METHODS: In a 12-month longitudinal design, the psychometric properties (reliability, validity, and responsiveness) of 5 self-reported measures of at-work productivity were compared in workers with either rheumatoid arthritis (RA) or osteoarthritis (OA). We tested the Workplace Activity Limitations Scale (WALS), 6-item Stanford Presenteeism Scale (SPS-6), Endicott Work Productivity Scale (EWPS), RA Work Instability Scale (WIS), and Work Limitations Questionnaire (WLQ). RESULTS: Across all measures, participants (n = 250, 120 with RA and 130 with OA) consistently reported mild losses of at-work productivity. The Cronbach's alpha of the scales ranged from 0.71 (for SPS-6) to 0.94 (for EWPS), indicating some concerns over the internal consistency of the SPS-6. The RA WIS demonstrated the strongest construct validity (|r| = 0.54-0.74), whereas the WALS was most responsive to perceived changes in work ability. Despite its increasing popularity and potential application for costing analysis, the WLQ did not compare favorably with the other scales, possibly due to psychometric concerns with its physical demands subscale. CONCLUSION: Measures revealed unique conceptualization of at-work disability, but no single scale emerged as clearly superior. However, current results slightly favor the WALS and RA WIS as superior instruments for measuring at-work productivity loss in workers with arthritis.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».