Workplace Support Systems in Small- and Medium-Sized Companies for Employees Receiving Medical Treatment in Japan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maintaining one’s current job is important for patients. Few studies have investigated the presence of support systems in small- and medium-sized companies to help balance the therapeutic needs and occupational roles of workers in Japan. AIMS: To understand whether small- and medium-sized companies in Japan have established workplace policies to help employees with chronic disease balance medical treatment and professional life. METHODS: We surveyed a sample of small- and medium-sized companies in Japan identified from a large database of corporate credit and marketing research companies between February and March 2017. A questionnaire addressed workplace policies that supported employees’ medical treatments and professional lives, such as flexible work arrangements and the preparation of manuals and forms to facilitate communication with treating physicians. RESULTS: Of the 4158 companies initially contacted, 1140 companies (27%) responded to the survey. Of the valid respondents, 21% of the workplaces reported having established sufficient office rules to address employee’s necessary medical needs. Approximately half of the workplaces (53%) shared that they had a system in place to provide temporary medical leave for employees with chronic diseases. Few (12%) workplaces had established a process for having a trial return to work after a period of absence due to a medical condition. CONCLUSIONS: Currently, a minority of small- and medium-sized companies in Japan have established workplace policies to address the medical needs of employees with chronic diseases.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».