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Enregistrement W2518459073 · doi:10.1097/der.0000000000000215

Return to Work for Nurses with Hand Dermatitis

2016· article· en· W2518459073 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer Chen, Pilar García‐Gómez, Irena Kudla, Joel G. DeKoven, D. Linn Holness, Sandra Skotnicki

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health OntarioSt. Michael's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)NursingHealth careMEDLINEFamily medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Occupational skin disease is common in healthcare workers. If the healthcare worker develops moderate to severe dermatitis, return to work (RTW) may be challenging. OBJECTIVES: The study objectives were to review the impact of an RTW program on the work status of nurses with occupational hand dermatitis and to identify successful intervention methods and strategies. METHODS: Nurses who received RTW services at a tertiary occupational medicine clinic were identified, and information related to their diagnosis and RTW was abstracted from their charts. RESULTS: Eighteen nurses with irritant hand dermatitis who received RTW services were identified. Twelve nurses (67%) were performing administrative duties because of their skin condition when admitted to the RTW program, and others were performing patient care with modifications. A graduated RTW trial was commonly implemented with optimized skin care management and monitoring by physicians and the RTW coordinator. Upon discharge, 14 nurses (78%) had returned to their nursing roles with direct patient care, 3 (17%) were working as nurses in non-patient care roles, and 1 (6%) was on permanent disability. CONCLUSIONS: A graduated RTW trial to reduce cumulative irritant exposure is a crucial strategy to facilitate nurses' transition back to work and to maintain direct patient care nursing roles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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