Predictors for work participation of people with visual impairments: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The aim of this systematic review and meta‐analysis was to assess factors associated with work participation in people with visual impairments and to explore how these factors may have changed over time. Method A comprehensive search of PubMed, Embase.com , EBSCO/APA PsycInfo, EBSCO/CINAHL and EBSCO/ERIC from database inception to 1 April 2022 was performed. We included studies with cross‐sectional design, case–control, case‐series or cohort design, involving visually impaired working‐age adults with at least moderate visual impairment, and evaluated the association between visual impairment and work participation. Studies involving participants with deaf‐blindness or multiple disabilities were excluded. We assessed study quality (Newcastle–Ottawa Scale [NOS]), examined between‐study heterogeneity and performed subgroup analyses. The study protocol was registered in PROSPERO, CRD42021241076. Results Of 13,585 records, 57 articles described 55 studies including 1,326,091 participants from mostly high‐income countries. Sociodemographic factors associated with employment included higher education (odds ratio [OR] 3.34, 95% confidence interval [CI] 2.47 to 4.51, I 2 0%), being male (OR 1.59, 95% CI 1.37 to 1.84, I 2 95%), having a partner (OR 1.73, 95% CI 1.12 to 2.67, I 2 34%), white ethnicity (OR 1.36, 95% CI 1.07 to 1.74, I 2 0%) and having financial assistance (OR 0.38, 95% CI 0.26 to 0.55, I 2 85%). Disease‐related factors included worse visual impairment (OR 0.61, 95% CI 0.46 to 0.80, I 2 98%) or having additional disabilities (OR 0.55, 95% CI 0.49 to 0.62, I 2 16%). Intervention‐related factors included mobility aid utilisation (OR 0.35, 95% CI 0.10 to 1.18, I 2 94%). A potential moderating effect of time period and geographical region was observed for some factors. Study quality (NOS) was rated moderate to high. Conclusion Several sociodemographic and disease related factors were associated with employment status. However, the results should be interpreted with caution because of overall high heterogeneity. Future research should focus on the role of workplace factors, technological adjustments and vocational rehabilitation services on work participation.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».