“Should I tell my employer and coworkers I have arthritis?” A longitudinal examination of self‐disclosure in the work place
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine arthritis self-disclosure at work, factors associated with disclosure, and prospective relationships of self-disclosure and work place support with changes to work place interactions, work transitions, and work place stress. METHODS: Using a structured questionnaire, participants with osteoarthritis or inflammatory arthritis were interviewed at 4 time points, 18 months apart. At time 1, all participants (n = 490; 381 women, 109 men) were employed. Of the entire sample, 71% were retained throughout the study. Respondents were recruited using community advertising and from rheumatology and rehabilitation clinics. Self-disclosure and perceived support from managers and coworkers was assessed, as well as demographic, illness, work-context, and psychological variables. Generalized estimating equations modeled associations of disclosure and support on changes at work (e.g., job disruptions, work place stress). RESULTS: At each time point, 70.6-76.6% of participants had self-disclosed arthritis to their manager and 85.2-88.1% had told a coworker. Intraindividual variability in disclosure was considerable. Factors associated with self-disclosure were often inconsistent over time, with the exception of variables assessing the need to self-disclose (e.g., activity limitations) and perceived coworker support. Self-disclosure was not associated with changes to work. However, coworker support was related to fewer job disruptions, help with work tasks, and being less likely to reduce hours. Perceived managerial support was associated with less work place stress. CONCLUSION: Greater awareness is needed about issues related to self-disclosing arthritis at work. This study emphasizes the importance of a supportive work place, especially supportive coworkers, in decisions to discuss arthritis at work and in changes to work that might enable people to remain employed.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».