How do Employees with Chronic Musculoskeletal Disorders Experience the Management of Their Condition in the Workplace? A Metasynthesis
Notice bibliographique
Résumé
This metasynthesis contributes to an understanding of the experiences, perceptions, and attitudes of employees on managing chronic musculoskeletal disorders (CMSDs) at work. Many studies in this field are concerned with prevention or return-to-work (RTW) programmes. However, the purpose of this review was to synthesise evidence that only focuses on the employees' management of their CMSDs at work. The SPIDER framework was used to structure the question "How do employees with CMSDs experience the management of their condition in the workplace"? The literature search focused on articles published between 2011 and 2021, and the search was conducted using the following databases: MEDLINE, SCOPUS, CINAHL, AMED, PsycINFO. The review identified nine articles that explored employees' experiences of managing CMSDs at work. Thematic synthesis was used to create analytic themes which provided a more in-depth discussion of these experiences. The identified themes were: 'employees actively seek ways to manage their conditions', 'influence of work environment on employees with CMSDs' and 'optimising the relationship between employees and managers. This metasynthesis suggests that the ability to negotiate workplace support and manage CMSDs at work is influenced by the cultural and social environment of the organisation. Effective communication, care and trust between the employee is needed. The review also illustrated the need for healthcare professionals to provide support to employees at work.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».