Creating a return to work Medical Readers’ Theatre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous work on sickness absence has shown that conversations about return to work can be challenging. The perception of competing interests and multiple stakeholders in the return to work process may also complicate and erode trust, further impacting health and well-being. AIMS: This study aims to explore the themes arising from the experiences of physicians and patients on the impact of health and return to work. The goal was to use these results to develop a Medical Readers' Theatre workshop focusing on negotiating challenging return to work scenarios to serve as an educational support for stakeholders. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 19 physicians and 15 patients from the Canadian Maritime Provinces on their experiences in return to work following an injury or illness. Interviews were recorded, transcribed and thematically analysed. Using the emergent themes, an educational workshop in the modality of Readers' Theatre was developed. RESULTS: The findings confirm there are multiple stakeholders involved in the return to work process and the factors influencing successful return are not always medically related. Six recurring themes were identified for the patient group and five for the physicians', allowing the development of storylines and four return to work scenarios. The scenarios have been used in teaching sessions. CONCLUSIONS: The themes reinforced that challenges in return to work are not always medical in nature. This Readers' Theatre adopts perspectives of patients, physicians and other stakeholders whilst focusing on return to work with the goal of providing engagement in reflective and purposeful discussion.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».