Exploring Vocational Evaluation Practices following Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with traumatic brain injury (TBI) face many challenges when attempting to return to work (RTW). Vocational evaluation (VE) is a systematic process that involves assessment and appraisal of an individual's current work-related characteristics and abilities. OBJECTIVE: The aims of this study are to (1) examine demographic and employment characteristics of vocational rehabilitation providers (VRPs), (2) identify the specific evaluation methods that are used in the VE of individuals with TBI, and (3) examine the differences in assessment method practices based upon evaluator assessment preferences. METHODS: This exploratory case study used a forty-six-item online survey which was distributed to VRPs. RESULTS: One hundred and nine VRPs accessed the survey. Of these, 74 completed the survey. A majority of respondents were female (79.7%), Caucasian (71.6%), and holding a master's degree (74.3%), and more than half (56.8%) were employed as state vocational rehabilitation counselors (VRCs). In addition, over two-thirds (67.6%) were certified rehabilitation counselors (CRCs). Respondents reported using several specific tools and assessments during the VE process. CONCLUSIONS: Study findings reveal differences in use of and rationales for specific assessments amongst VRPs. Understanding VRP assessment practices and use of an evidence-based framework for VE following TBI may inform and improve VE practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».