A logic model for a self-management program designed to help workers with persistent and disabling low back pain stay at work
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workers with persistent disabling low back pain (LBP) often encounter difficulty staying at work. Self-management (SM) programs can offer interesting avenues to help workers stay at work. OBJECTIVE: To establish the plausibility of a logic model operationalizing a SM program designed to help workers with persistent disabling LBP stay at work. METHODS: We used a qualitative design. A preliminary version of the logic model was developed based on the literature and McLaughlin et al.'s framework for logic models. Clinicians in work rehabilitation completed an online survey on the plausibility of the logic model and proposed modifications, which were discussed in a focus group. Thematic analyses were performed. RESULTS: Participants (n = 11) found the model plausible, contingent upon a few modifications. They raised the importance of making more explicit the margin of maneuver or "job leeway" for a worker who is trying to stay at work and suggested emphasizing a capability approach. Enhancing the workers' perceived self-efficacy and communication skills were deemed essential tasks of the model. CONCLUSION: A plausible logic model for a SM program designed for workers with disabling LBP stay at work was developed. The next step will be to assess its acceptability with potential users.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».