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Enregistrement W3197428126 · doi:10.3389/fpsyg.2021.727871

Valuation of Lost Productivity in Caregivers: A Validation Study

2021· article· en· W3197428126 sur OpenAlexafffund
Aaron Gelfand, Julie Sou, Katrina Prescott, Alison Pearce, Aslam H. Anis, Christine M. Lee, Wei Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSpinal Cord Injury BCTrinity Western UniversityWestern UniversityCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPresenteeismAbsenteeismPsychologyProductivityValuation (finance)Caregiver burdenComputer-assisted web interviewingGerontologyApplied psychologyMedicineSocial psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This study aimed to: (a) adapt the previously validated Valuation of Lost Productivity (VOLP) questionnaire for people with health problems, to a caregiver version to measure productivity losses associated with caregiving responsibilities, and (b) evaluate measurement feasibility and validity of an online version of the caregiver VOLP questionnaire. Methods A mixed methods design was utilized. Qualitative methods, such as reviewing existing questionnaires that measured caregiver work productivity losses and performing one-on-one interviews with caregivers, were used for VOLP adaptation and online conversion. Quantitative methods were used to evaluate feasibility and validity of the online VOLP. The Work Productivity and Activity Impairment (WPAI) questionnaire for caregivers was included to compare its absenteeism and presenteeism outcomes and their correlations with VOLP outcomes. Results When adapting the VOLP for caregivers, our qualitative analysis showed the importance of adding three major components: caregiving time, work productivity loss related to volunteer activities and caregivers’ lost job opportunities. A total of 383 caregivers who completed online survey were included in our final quantitative analysis. We found small Spearman rank correlations between VOLP and WPAI, observing a larger correlation between their absenteeism [ r = 0.49 (95% confidence interval: 0.37–0.60)] than their presenteeism [ r = 0.36 (0.24–0.47)]. Correlations between VOLP outcomes and total caregiving hours were larger for absenteeism [ r = 0.38 (0.27–0.47)] than presenteeism [ r = 0.22 (0.10–0.34)]. Correlations between WPAI outcomes and total caregiving hours were smaller for absenteeism [ r = 0.27 (0.15–0.38)] than presenteeism [ r = 0.35 (0.23–0.46)]. Conclusion The study provides evidence of the feasibility and preliminary validity evidence of the adapted VOLP caregiver questionnaire in measuring productivity losses due to caregiving responsibilities, when compared with the results for WPAI and the results from the previous patient-VOLP validation study.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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