Canadian workplace experiences of systemic lupus erythematosus (SLE)
Notice bibliographique
Résumé
SLE impacts the individual’s ability to engage in meaningful employment. Disease-related un(der)employment has substantial direct and indirect costs,1 as well as psychosocial and relationship impacts.2 These costs disproportionately affect already disadvantaged populations. With the demonstrated adverse economic and psychosocial impacts related to ceasing work prematurely, maintaining employment is recognised as both a positive health intervention and societally beneficial. Workplace policies and labour laws in many jurisdictions, including Canada, mean that individuals with disabilities should be reasonably accommodated to maintain participation in the workforce. Yet the specific challenges of SLE for employment (eg, fatigue, invisibility to others, periodic flares) are not captured by current legislation3 despite one-fifth of those with SLE being unable to work.4 5 The limited research on job accommodations in SLE focuses primarily on rheumatoid and osteoarthritis.6 One notable exception is a Canadian cross-sectional study indicating those who maintained employment and those who left equally reported having attempted at least one form of job accommodation (70% and 72%, respectively), but those who remained employed had more opportunities to access a variety of accommodations including altering their own work schedules.7 However, the study could not speak to the decision to disclose, experiences of accommodations offered/used, whether they were perceived as beneficial or the contextual factors influencing those who ultimately left the workforce. This is essential information to support meaningful employment for those with SLE. We investigated the challenges of maintaining employment and the potential for job accommodations to meet these challenges using a qualitative integrated knowledge translation approach.2 We sought to understand the context for when SLE diagnoses are disclosed to the employer as the first step towards receiving accommodations, job accommodations experienced as …
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».