Work-focused interventions that promote the labour market transition of young adults with chronic disabling health conditions: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Young adulthood is an important transitional life phase where careers are established. Young adults with chronic disabling health conditions are underrepresented in the labour market. Our study aims to examine the effectiveness of work-focused interventions that support the labour market transition of young adults with chronic disabling health conditions; and to examine whether the effectiveness of work-focused interventions differ across work transition phase (eg, preparation, entry and sustaining work, employment advancement) and disability type. METHODS: A systematic review of articles published between January 1990 and July 2018 was conducted. Medline, EMBASE and PsycInfo were searched, and titles/abstracts and full texts of articles were reviewed for eligibility. Relevant articles were appraised for methodological quality. A best evidence synthesis was applied to medium-quality/high-quality studies to develop recommendations. RESULTS: 5816 articles were identified; 10 articles were relevant and of moderate-high methodological quality. Six intervention categories were identified which focused on young adults with mental health or intellectual/learning disabilities (n=3) and addressed employment preparation (n=10) and/or work entry (n=9). No interventions addressed at-work issues or career advancement. Strong evidence existed for tailored supported employment (SE) interventions having a positive impact on preparation and entry into competitive employment. Also, moderate evidence existed for the positive impact of SE on preparation and entry into competitive employment for young adults with mental health conditions. CONCLUSIONS: Tailored SE is recommended to foster preparation and entry into the labour market. Evidence-based interventions are needed to facilitate sustained work and career advancement of young adults living with different disabling health conditions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».