Return to Work following Ill Health or Disability in a Public-Private Health Care Facility: A Study in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Disability management involves is dynamic interactional strategies used to promote an individual’s return to work. These strategies revolve around the person’s health condition and contextual factors for example their employer and the work environment. However, there remains limited literature on the strategies used in the public healthcare sector. Objective: To explore the return to work strategies used at a public sector facility in the province of KwaZulu Natal, South Africa. METHOD: A case study design, with multiple sources of data contributed towards profiling disability management strategies implemented at a central quaternary health care facility. Data collection methods included a file audit, work ability index assessments and semi-structured interviews with employees. Saturation sampling was used to recruit n = 23 employees who had been referred for occupational therapy vocational assessments over a period of 10 years. Data from the file audit were analysed using descriptive statistics and interviews were analysed using thematic analysis. RESULTS: Fifty six percent (n = 38) of the participants that were currently employed at the institution scored between 28 and 38 (moderate) on the Work Ability Index and required job realignments and reasonable accommodations within their current vocations. Twenty two percent (n = 5) scored 7–9 (poor) and were medically boarded or on long-term incapacity leave. CONCLUSIONS: Occupational therapists play a significant role in disability management within public health care facilities. Return to work strategies and reasonable accommodations can improve productivity in the workplace.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».