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Enregistrement W4327520331 · doi:10.15173/mujph.v1i1.3311

Exploring Canadian Career Firefighters’ Understanding of the Return-to-Work Process after Musculoskeletal Injuries

2022· article· en· W4327520331 sur OpenAlexaffabout
Shannon Killip

Notice bibliographique

RevueMcMaster University Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Thematic analysisFirefightingFacilitatorOccupational safety and healthMusculoskeletal injuryPsychologyQualitative researchApplied psychologyMedicineSocial psychologyEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Firefighters perform dangerous and physically demanding work, increasing their risk of musculoskeletal injuries that can lead to work absences. Return-to-work procedures can help firefighters return-to-work. The purpose was to explore what firefighters understand about return-to-work procedures in their workplaces, and what firefighters believe the facilitators and barriers to return-to-work are. METHODS: Thirty-eight Canadian career firefighters were recruited for semi-structured interviews. Qualitative description methods were used to analyze the transcripts. Two researchers performed the inductive coding and thematic analysis. RESULTS: Five themes were identified: 1. Variation in the return-to-work process knowledge among firefighters; 2. Accessible medical resources and treatments for the recovery of an injury; 3. Modified work must be meaningful and suitable; 4. Pressures to return-to-work too soon can lead to negative consequences; 5. Heavy physical demands of firefighting can make it more difficult to return-to-work. There was a variation in the experiences and understanding of return-to-work, as some firefighters were unaware of return-to-work procedures in their departments, while others had been through the return-to-work process for injuries they had sustained. Many reported facilitators for return-to-work were also reported as barriers in different contexts. For example, the availability of modified work allowed firefighters to return-to-work sooner and was seen as a facilitator by many firefighters, whereas some firefighters believed that the modified work lacked meaning, was not suitable, and acted as a barrier to returning to firefighting duties. CONCLUSION: There is a lack of knowledge of the return-to-work processes; thus, firefighters should have access to clear return-to-work policies and procedures. Firefighters require treatments that are targeted to firefighting duties to help recover from injuries and regain functional physical abilities after an injury. Firefighters must be fully recovered, as returning to work too soon due to personal and workplace pressures can lead to re-injury or injuries to others.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0260,011
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,087 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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