Feasibility evaluation of a return-to-work program for workers with common mental disorders: Stakeholders’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility of a newly developed return-to-work program for workers with common mental disorders from the perspective of stakeholders (insurers, employers, unions, and workers). METHODS: We used a sequential mixed design. First, we conducted a survey to evaluate the levels of stakeholder agreement with the program's feasibility. Second, we conducted a number of independent, homogeneous-group discussions or individual interviews to deepen stakeholders' reflections and allow co-construction of a shared perspective of the program's feasibility. RESULTS: Overall, the stakeholders (insurers (n = 6), employers (n = 7), unions (n = 8), and workers (n = 3)), agreed partly to totally with the feasibility of the specific/intermediate objectives, components/tasks, and duration of the components. They identified obstacles that could hinder program implementation. These obstacles pertained mainly to employers' contexts, e.g., difficulty/impossibility of offering job accommodations. They also proposed facilitators to counteract most of these obstacles. Diverging views were found regarding both the role of union representatives and health professionals in the program, and for the duration of the components. CONCLUSION: Overall, the program was perceived as feasible to implement, provided that the potential factors discussed are taken into account. The next step will be to evaluate its implementation in real practice settings.
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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 | 0,046 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».