Racial and Ethnic Inequities in the Return-to-Work of Workers Experiencing Injury or Illness: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Non-White workers face more frequent, severe, and disabling occupational and non-occupational injuries and illnesses when compared to White workers. It is unclear whether the return-to-work (RTW) process following injury or illness differs according to race or ethnicity. OBJECTIVE: To determine racial and ethnic differences in the RTW process of workers with an occupational or non-occupational injury or illness. METHODS: A systematic review was conducted. Eight academic databases - Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL, Sociological Abstracts, ASSIA, ABI Inform, and Econ lit - were searched. Titles/abstracts and full texts of articles were reviewed for eligibility; relevant articles were appraised for methodological quality. A best evidence synthesis was applied to determine key findings and generate recommendations based on an assessment of the quality, quantity, and consistency of evidence. RESULTS: 15,289 articles were identified from which 19 studies met eligibility criteria and were appraised as medium-to-high methodological quality. Fifteen studies focused on workers with a non-occupational injury or illness and only four focused on workers with an occupational injury or illness. There was strong evidence indicating that non-White and racial/ethnic minority workers were less likely to RTW following a non-occupational injury or illness when compared to White or racial/ethnic majority workers. CONCLUSIONS: Policy and programmatic attention should be directed towards addressing racism and discrimination faced by non-White and racial/ethnic minority workers in the RTW process. Our research also underscores the importance of enhancing the measurement and examination of race and ethnicity in the field of work disability management.
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».