Coaching for workers with chronic illness: Evaluating an intervention.
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
Working with chronic illness may present challenges for individuals-for instance, managing symptoms at work, attaining accommodations, and career planning while considering health limitations. These challenges may be stressful and lead to strains. We tested a 12-week, 6-session, phone-based coaching intervention designed to help workers manage these challenges and reduce strains. Using theories of stress and resources, we proposed that coaching would help boost workers' internal resources and would lead to improved work ability perceptions, exhaustion and disengagement burnout, job self-efficacy, core self-evaluations, resilience, mental resources, and job satisfaction, and that these beneficial effects would be stable 12 weeks after coaching ended. Fifty-nine full-time workers with chronic illnesses were randomly assigned to either a coaching group or a waitlisted control group. Participants completed online surveys at enrollment, at the start of coaching, after coaching ended, and 12 weeks postcoaching. Compared with the control group, the coaching group showed significantly improved work ability perceptions, exhaustion burnout, core self-evaluations, and resilience-yet no significant improvements were found for job self-efficacy, disengagement burnout, or job satisfaction. Indirect effects of coaching on work ability, exhaustion and disengagement burnout, and job satisfaction were observed through job self-efficacy, core self-evaluations, resilience, and mental resources. Results indicated that the positive effects of coaching were stable 12 weeks after coaching ended. Results suggest that this coaching intervention was helpful in improving the personal well-being of individuals navigating challenges associated with working and managing chronic illness.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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