Implementing a collaborative return-to-work program: Lessons from a qualitative study in a large Canadian healthcare organization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensive workplace return-to-work policies, applied with consistency, can reduce length of time out of work and the risk of long-term disability. This paper reports on the findings from a qualitative study exploring managers' and return-to-work-coordinators' views on the implementation of their organization's new return-to-work program. OBJECTIVES: To provide practical guidance to organizations in designing and implementing return-to-work programs for their employees. METHODS: Semi-structured qualitative interviews were undertaken with 20 managers and 10 return-to-work co-ordinators to describe participants' perspectives on the progress of program implementation in the first 18 months of adoption. The study was based in a large healthcare organization in Ontario, Canada. Thematic analysis of the data was conducted. RESULTS: We identified tensions evident in the early implementation phase of the organization's return-to-work program. These tensions were attributed to uncertainties concerning roles and responsibilities and to circumstances where objectives or principles appeared to be in conflict. CONCLUSIONS: The implementation of a comprehensive and collaborative return-to-work program is a complex challenge. The findings described in this paper may provide helpful guidance for organizations embarking on the development and implementation of a return-to-work program.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».