Unpacking Early Work Experiences of Young Adults With Rheumatic Disease: An Examination of Absenteeism, Job Disruptions, and Productivity Loss
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine work absenteeism, job disruptions, and perceived productivity loss and factors associated with each outcome in young adults living with systemic lupus erythematosus (SLE) and juvenile arthritis (JA). METHODS: One hundred forty-three young adults, ages 18-30 years with SLE (54.5%) and JA (45.5%), completed an online survey of work experiences. Demographic, health (e.g., fatigue, disease activity), psychosocial (e.g., independence, social support), and work context (e.g., career satisfaction, job control, self-disclosure) information was collected. Participants were asked about absenteeism, job disruptions, and perceived productivity loss in the last 6 months. Log Poisson regression analyses examined factors associated with work outcomes. RESULTS: A majority of participants (59%) were employed and reported a well-managed health condition. Employed respondents were satisfied with their career progress and indicated moderate job control. More than 40% of participants reported absenteeism, job disruptions, and productivity loss. Greater job control and self-disclosure, and less social support, were related to a higher likelihood of absenteeism. More disease activity was related to a greater likelihood of reporting job disruptions. Lower fatigue and higher job control were associated with a reduced likelihood of a productivity loss. CONCLUSION: Young adult respondents with rheumatic disease experienced challenges with employment, including absenteeism, job disruptions, and productivity loss. While related to greater absenteeism, job control could play a role in a young person's ability to manage their health condition and sustain productive employment. Greater attention should also be paid to understanding health factors and social support in early work experiences.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».