Opportunities and challenges around adapting supported employment interventions for people with chronic low back pain: modified nominal group technique
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify and rank opportunities and challenges around adapting supported employment interventions for people with chronic low back pain (LBP). METHODS: Delegates from an international back and neck research forum were invited to join an expert panel. A modified nominal group technique (NGT) was used with four stages: silent generation, round robin, clarification, and ranking. Ranked items were reported back and ratified by the panel. RESULTS: Nine experienced researchers working in the fields related to LBP and disability joined the panel. Forty-eight items were generated and grouped into 12 categories of opportunities/challenges. Categories ranked most important related respectively to policy and legislation, ensuring operational integration across different systems, funding interventions, and managing attitudes towards work and health, workplace flexibility, availability of "good" work for this client group, dissonance between client and system aims, timing of interventions, and intervention development. CONCLUSIONS: An expert panel believes the most important opportunities/challenges around adapting supporting employment interventions for people with chronic LBP are facilitating integration/communication between systems and institutions providing intervention components, optimising research outputs for informing policy needs, and encouraging discussion around funding mechanisms for research and interventions. Addressing these factors may help improve the quality and impact of future interventions.Implications for rehabilitationInteraction pathways between health, employment, and social systems need to be improved to effectively deliver intervention components that necessarily span these systems.Research-policy communication needs to be improved by researchers and policy makers, so that research outputs can be consumed by policy makers, and so that researchers recognise the gaps in knowledge needed to underpin policy.Improvements in research-policy communication and coordination would facilitate the delivery of research output at a time when it is likely to make the most impact on policy-making.Discussion and clarification surrounding funding mechanisms for research and interventions may facilitate innovation generally.
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 | 0,072 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».