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Enregistrement W2160448139 · doi:10.1186/1472-6947-14-59

“Employment and arthritis: making it work” a randomized controlled trial evaluating an online program to help people with inflammatory arthritis maintain employment (study protocol)

2014· article· en· W2160448139 sur OpenAlexafffundabout
Erin C Carruthers, Pamela M. Rogers, Catherine L. Backman, Charles H. Goldsmith, Monique A. M. Gignac, Carlo A. Marra, Judy Village, Linda Li, John M. Esdaile, Diane Lacaille

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMemorial University of NewfoundlandUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityArthritis Research Centre of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British ColumbiaArthritis Society
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)Physical therapyQuality of life (healthcare)Work (physics)ProductivityNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arthritis and musculoskeletal conditions are the leading cause of long-term work disability (WD), an outcome with a major impact on quality of life and a high cost to society. The importance of decreased at-work productivity has also recently been recognized. Despite the importance of these problems, few interventions have been developed to reduce the impact of arthritis on employment. We have developed a novel intervention called "Making It Work", a program to help people with inflammatory arthritis (IA) deal with employment issues, prevent WD and improve at-work productivity. After favorable results in a proof-of-concept study, we converted the program to a web-based format for broader dissemination and improved accessibility. The objectives of this study are: 1) to evaluate in a randomized controlled trial (RCT) the effectiveness of the program at preventing work cessation and improving at-work productivity; 2) to perform a cost-utility analysis of the intervention. METHODS/DESIGN: 526 participants with IA will be recruited from British Columbia, Alberta, and Ontario in Canada. The intervention consists of a) 5 online group sessions; b) 5 web-based e-learning modules; c) consultations with an occupational therapist for an ergonomic work assessment and a vocational rehabilitation counselor. Questionnaires will be administered online at baseline and every 6 months to collect information about demographics, disease measures, costs, work-related risk factors for WD, quality of life, and work outcomes. Primary outcomes include at-work productivity and time to work cessation of > 6 months for any reason. Secondary outcomes include temporary work cessation, number of days missed from work per year, reduction in hours worked per week, quality adjusted life year for the cost utility analysis, and changes from baseline in employment risk factors. Analysis of Variance will evaluate the intervention's effect on at-work productivity, and multivariable Cox regression models will estimate the risk of work cessation associated with the intervention after controlling for risk factors for WD and other important predictors imbalanced at baseline. DISCUSSION: This program fills an important gap in arthritis health services and addresses an important and costly problem. Knowledge gained from the RCT will be useful to health care professionals, policy planners and arthritis stakeholders. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01852851; registered April 13, 2012; first participant randomized on July 6, 2013.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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