Exploratory study on the discourse of an interdisciplinary team on workers: trajectories during a return-to-work programme
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Based on the viewpoint of an interdisciplinary team, this exploratory study aimed to identify different types of trajectories followed by workers with musculoskeletal disorders and the factors contributing to them.Methods: The research design used a single-case study in which the main unit of analysis was an interdisciplinary work team. This team discussed eighteen workers’ progression during a work rehabilitation programme. Analytical methods were based on phenomenology. All team discussions were audiotaped and transcribed, and two researchers completed the content analysis.Results: Four types of trajectories emerged: (1) return-to-work trajectories without obstacles; (2) return-to-work trajectories with obstacles; (3) non-return-to-work trajectories with episodes of progression; and (4) non-return-to-work trajectories without progression. Moreover, three outlines emerged from the data analysis: (1) the worker’s compliance with the programme; (2) the way the worker coped with exposure to work; and (3) stakeholder collaboration. The results of this study also suggested that the absence of a single consistent message among participating health professionals could create confusion for workers and pose a major impediment to the resumption of their activities.Conclusion: The results underscore, for clinicians, the complexity in managing this type of chronic work rehabilitation population, related to both the worker and the worker’s interactions with the stakeholders. Also, this study casts light on the non-linear work rehabilitation processes of individuals with prolonged disabilities of musculoskeletal origin, as described by an interdisciplinary team.
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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 | 0,020 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».