Evaluation of the measurement properties of self-reported health-related work-functioning instruments among workers with common mental disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: During the past decade, common mental disorders (CMD) have emerged as a major public and occupational health problem in many countries. Several instruments have been developed to measure the influence of health on functioning at work. To select appropriate instruments for use in occupational health practice and research, the measurement properties (eg, reliability, validity, responsiveness) must be evaluated. The objective of this study is to appraise critically and compare the measurement properties of self-reported health-related work-functioning instruments among workers with CMD. METHODS: A systematic review was performed searching three electronic databases. Papers were included that: (i) mainly focused on the development and/or evaluation of the measurement properties of a self-reported health-related work-functioning instrument; (ii) were conducted in a CMD population; and (iii) were fulltext original papers. Quality appraisal was performed using the consensus-based standards for the selection of health status measurement instruments (COSMIN) checklist. RESULTS: Five papers evaluating measurement properties of five self-reported health-related work-functioning instruments in CMD populations were included. There is little evidence available for the measurement properties of the identified instruments in this population, mainly due to low methodological quality of the included studies. CONCLUSIONS: The available evidence on measurement properties is based on studies of poor-to-fair methodological quality. Information on a number of measurement properties, such as measurement error, content validity, and cross-cultural validity is still lacking. Therefore, no evidence-based decisions and recommendations can be made for the use of health-related work functioning instruments. Studies of high methodological quality are needed to properly assess the existing instruments' measurement properties.
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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 | 0,018 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».