Développement et tests utilisateurs de l’application Web PRATICAdr : Plateforme de Retour Au Travail axée sur les Interactions et la Communication entre les Acteurs, intégrant un programme Durable favorisant le Rétablissement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Common mental disorders (CMDs) account for 30% to 50% of all illness absences. The success of RTW is not only due to the individual but rather to the result of the interaction between the stakeholders involved in the RTW process. Numerous mental health applications have been developed to improve patient management and optimize communication between professionals, but have not been validated. Moreover, no technological solution has been developed to date to facilitate both consultation among the RTW stakeholders (e.g., managers, health professionals) and systematic support for the employee in his or her RTW. Objective To address these shortcomings, the purpose of this article is twofold: 1) to describe the development of the PRATICAdr application (Return-to-Work Platform focused on Stakeholder Interaction and Communication: a Sustainable Recovery Program) and 2) to document PRATICAdr application user testing. Method The development of PRATICAdr has been operationalized in three phases: 1) needs assessment, 2) conceptualization of the internal mechanisms of the application and programming techniques and 3) testing of the application in real situation. The application is evaluated through questionnaires and interviews to measure user satisfaction. Results PRATICAdr allows to follow in real time the path of RTW stakeholders involved in the personalized support of the employee in his RTW. The operationalization of the RTW process and the inclusion of validated assessment tools help systematize the stakeholders' consultation and shared decision-making, as well as the monitoring and actions taken to undertake a recovery-promoting RTW. The PRATICAdr interface was developed to simplify the user experience for the employee on sick leave and all RTW stakeholders. Regarding user satisfaction, results show that the first 16 users of PRATICAdr, employees in a large healthcare organization returning to work following a CMD, were very satisfied (average>9/10) with the Web application, as well as the participation of RTW stakeholders and the questionnaires included in PRATICAdr. Improvements were also suggested. Conclusion PRATICAdr is implemented in two large organizations (>15,000 employees) in order to evaluate its effectiveness with employees on sick leave due to CMD registered in a RTW process. The aim of this article was to present not only the development of PRATICAdr, but also to measure user satisfaction. Preliminary results indicate a high level of satisfaction among employees on sick leave who used PRATICAdr. In terms of future avenues, the integration of e-learning will be addressed with the objective of customizing the RTW program according to the predictions of duration of sick leave and sustainable RTW.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».