Impact of the COVID‐19 Pandemic on the Employment of Canadian Young Adults With Rheumatic Disease: Findings From a Longitudinal Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic has had considerable economic repercussions for young workers. The current study was undertaken to examine the impact of the pandemic on the employment of young adults with rheumatic disease and on perceptions of work and health. METHODS: Surveys were administered to young adults with rheumatic disease prior to and following the onset of the COVID-19 pandemic. Surveys asked about employment status and collected information on sociodemographic, disease/health, and work-context factors. Items also asked about the perceived impact of the COVID-19 pandemic on work and health. A generalized estimating equation model was fitted to examine the effect of the pandemic on employment. RESULTS: In total, 133 young adults completed the pre-COVID-19 pandemic survey (mean age 28.9 years, 82% women). When compared to the pre-COVID-19 pandemic period, employment decreased from 86% to 71% following the pandemic, but no other changes were identified in sociodemographic, disease/health, or work-context factors. The time period following the COVID-19 pandemic was associated with a 72% lower odds of employment compared to the pre-pandemic period (odds ratio 0.28 [95% confidence interval 0.11-0.71]). Those with a postsecondary education or who reported more mental job demands were more likely to be employed following the onset of the pandemic. Also, a majority of participants reported that the pandemic affected health care (83%), treatment access (54%), working conditions (92%), and occupational health and safety (74%). CONCLUSION: The onset of the COVID-19 pandemic had socioeconomic implications for young people with rheumatic disease. To support economic recovery for individuals with rheumatic disease, strategies to promote employment should be designed that account for the young adult life phase and occupational characteristics.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».