Coping strategies in relation to negative work events and accommodations in employed multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Job loss is common in multiple sclerosis (MS) and is known to exert a negative effect on quality of life. The process leading up to job loss typically includes negative work events, productivity losses and a need for accommodations. By using active coping strategies job loss may be prevented or delayed. OBJECTIVE: Our goal was to examine negative work events and accommodations in relation to coping strategies in employed relapsing-remitting MS patients. METHODS: Ninety-seven MS patients (77% females; 21-59 years old) completed questionnaires concerning the patient's work situation, coping strategies, demographics, physical, psychological and cognitive functioning. Forward binary logistic regression analyses were conducted to examine coping strategies and other (disease) characteristics predictive of reported negative work events and accommodations. RESULTS: Nineteen per cent of the employed MS patients reported one or more negative work events, associated with a higher use of emotion-oriented coping and more absenteeism. Seventy-three per cent reported using one or more work accommodations, associated with a higher educational level and more presenteeism. MS patients reporting physical changes to the workplace employed more emotion-oriented coping, while flexible scheduling was associated with task-oriented coping. CONCLUSION: Emotion-oriented and task-oriented coping strategies are associated with negative work events and the use of accommodations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».