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Enregistrement W3107308684 · doi:10.12927/hcpol.2020.26355

Transitions in Labour Force Participation over the Palliative Care Trajectory

2020· article· en· W3107308684 sur OpenAlexaffvenue
Denise N. Guerriere, Amna Husain, Denise Marshall, Brandon Zagorski, Julia Kennedy, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsInstitute for Work & HealthLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrajectoryLongitudinal studyTransition (genetics)Longitudinal dataPalliative careDemographic economicsMedicinePsychologyNursingSociologyDemographyEconomicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Home-based palliative programs rely on family caregivers, who often miss time from employment.This article identified changes in caregivers' labour force participation over the palliative trajectory.Methods: Family caregivers (n = 262) were interviewed biweekly to measure transitions across four employment categories.[26] HEALTHCARE POLICY Vol.16 No.2, 2020 Results: More than half of the caregivers had one employment transition and 29% had three or more.The highest proportion of transitions occurred for caregivers who were employed part-time.Interpretation: Understanding these transitions is critical to the development of strategies tailored to caregivers to contain labour force losses and to support caregivers during a time of high caregiving demands. RésuméContexte : Les programmes de soins palliatifs à domicile comptent sur la contribution des proches aidants qui, souvent, doivent s' absenter du travail.Cet article identifie les changements dans l' activité de la main-d' œuvre au cours de la trajectoire des soins palliatifs.Méthode : Des proches aidants (n = 262) ont été interviewés au deux semaines afin de mesurer les transitions dans quatre catégories d' emploi.Résultats : Plus de la moitié des proches aidants ont connu une transition d' emploi et 29 % en ont connu trois ou plus.La plus forte proportion de transition touche les proches aidants qui occupent un emploi à temps partiel.Interprétation : La compréhension de ces transitions est essentielle pour le développement de stratégies sur mesure pour les proches aidants afin de freiner la perte de main-d' œuvre et d' aider les proches aidants en période de grande demande pour ce type d' aide.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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