General practitioners and sickness certification for injury in Australia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strong evidence supports an early return to work after injury as a way to improve recovery. In Australia, General Practitioners (GPs) see about 96 % of injured workers, making them the main gatekeepers to workers' entitlements. Most people with compensable injuries in Australia are certified as "unfit to work" by their GP, with a minority of patients certified for modified work duties. The reasons for this apparent dissonance between evidence and practice remain unexplored. Little is known about the factors that influence GP sickness certification behaviour in Australia. The aim of this study is to describe the factors influencing Australian GPs certification practice through qualitative interviews with four key stakeholders. METHODS: From September to December 2012, 93 semi-structured interviews were undertaken in Melbourne, Australia. Participants included GPs, injured workers, employers and compensation agents. Data were thematically analysed. RESULTS: Five themes describing factors influencing GP certification were identified: 1. Divergent stakeholder views about the GP's role in facilitating return to work; 2. Communication between the four stakeholder groups; 3. Conflict between the stakeholder groups; 4. Allegations of GPs and injured workers misusing the compensation system and 5. The layout and content of the sickness certificate itself. CONCLUSION: By exploring GP certification practice from the perspectives of four key stakeholders, this study suggests that certification is an administrative and clinical task underpinned by a host of social and systemic factors. The findings highlight opportunities such as practice guideline development and improvements to the sickness certificate itself that may be targeted to improve GP sickness certification behaviour and return to work outcomes in an Australian context.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle