369 Swimming against the current: a meta-ethnography examining living with arthritis and being employed
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Arthritis and related rheumatic conditions are common causes of work disability in Canada and the United States, with job loss ranging between 37%–60% within the first 10 years of diagnosis. As diagnosis commonly occurs between the ages of 30–60 years, the symptoms of pain, limited mobility, and fatigue can seriously disrupt and hinder work lives. While research has examined disability and work loss among persons with arthritis (PwA), little is known about what they do to maintain employment. Our goal was to understand how PwA experience employment and to use this information to build a model describing what they need to sustain employment. Methods We searched published studies on arthritis and employment from six electronic databases (1980–2017) and bibliographical reviews using a combination of keywords related to arthritis, employment, and qualitative research. Our search yielded 748 articles, and after applying the inclusion criteria, 17 studies remained. Two reviewers independently reviewed, critically appraised, and extracted concepts from each study in chronological order. Result Using a meta-ethnographic process, we identified seven themes highlighting the common issues experienced by PwA. Using these themes, we developed a process model that illustrates how individual factors (i.e., physical symptoms, self-awareness, meaning of work) influence work-sustainability strategies that are initially privately managed (i.e., personal adjustments, medical treatment, family support); however, when symptoms become too difficult to conceal, individuals will disclose their condition to their employer so that they can draw upon additional work-sustainability strategies (i.e., work accommodations, supervisor and co-worker support, insurers). Individuals engage in these strategies to maintain a ‘non-ill’ identity and remain in their current job for as long as possible. Discussion Our findings will help rehabilitation specialists, employers, and researchers understand what PwA may need to sustain meaningful employment outcomes. Implications to workplace policies and practices are discussed.
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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 | 0,054 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».