091 Insights into issues related to job loss in patients with rheumatoid arthritis: a UK national survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with chronic musculoskeletal health condition(s), including rheumatoid arthritis (RA) continue to face challenges to remain in work, compared to healthy peers. Understanding why people have to stop working and possible issues people with RA face when trying to return to work will guide future interventions. Methods: An online survey was sent to National Rheumatoid Arthritis Society (NRAS) members and distributed to non-members via social media tools. Questions about reasons to stop working and regaining employment were asked to those who were no longer working. Participants were also asked how serious specific issues in their last job were. A similar question was asked to those currently employed. Results: Of those who completed the survey, 322/1222 (26%) people reported not being in paid employment, of which 42% stopped working because of their arthritis and 33% retired early because of their arthritis. The three most common reported reasons for leaving work were; unable to carry out duties because of physical limitations (63%), time off sick (38%) and fatigue affecting ability to work (65%). Prior to stopping work, less than 50% of respondents were given support to make changes to their working environment, including flexible working, working fewer hours or being provided with special equipment in their last job. Compared to those in current employment, a higher proportion of those not in work, reported more serious issues related to their arthritis in their last job, especially issues on having time off when having a flare, lack of support from employer/line manager and lack of understanding from colleagues (Table 1). 37% of those not working said they were willing to regain employment. 20% (including those who had retired early) said they had attempted to regain employment. Approximately two thirds (67%) of people said they declare their RA when applying for jobs.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».