OMERACT Filter Evidence Supporting the Measurement of At-work Productivity Loss as an Outcome Measure in Rheumatology Research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Indicators of work role functioning (being at work, and being productive while at work) are important outcomes for persons with arthritis. As the worker productivity working group at OMERACT (Outcome Measures in Rheumatology), we sought to provide an evidence base for consensus on standardized instruments to measure worker productivity [both absenteeism and at-work productivity (presenteeism) as well as critical contextual factors]. METHODS: Literature reviews and primary studies were done and reported to the OMERACT 12 (2014) meeting to build the OMERACT Filter 2.0 evidence for worker productivity outcome measurement instruments. Contextual factor domains that could have an effect on scores on worker productivity instruments were identified by nominal group techniques, and strength of influence was further assessed by literature review. RESULTS: At OMERACT 9 (2008), we identified 6 candidate measures of absenteeism, which received 94% endorsement at the plenary vote. At OMERACT 11 (2012) we received over the required minimum vote of 70% for endorsement of 2 at-work productivity loss measures. During OMERACT 12 (2014), out of 4 measures of at-work productivity loss, 3 (1 global; 2 multiitem) received support as having passed the OMERACT Filter with over 70% of the plenary vote. In addition, 3 contextual factor domains received a 95% vote to explore their validity as core contextual factors: nature of work, work accommodation, and workplace support. CONCLUSION: Our current recommendations for at-work productivity loss measures are: WALS (Workplace Activity Limitations Scale), WLQ PDmod (Work Limitations Questionnaire with modified physical demands scale), WAI (Work Ability Index), WPS (Arthritis-specific Work Productivity Survey), and WPAI (Work Productivity and Activity Impairment Questionnaire). Our future research focus will shift to confirming core contextual factors to consider in the measurement of worker productivity.
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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 | 0,123 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».