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Enregistrement W4390200230 · doi:10.1002/alz.080696

Workplace accommodations for individuals with dementia: experiences from three countries

2023· article· en· W4390200230 sur OpenAlexaffabout
Katherine Bak, Kristina M. Kokorelias, Louise Nygård, Mervi Issakainen, Anna Mäki‐Petäjä‐Leinonon, Ann‐Charlotte Nedlund, Charlotta Ryd, Arlene Astell

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisDementiaPsychologyContext (archaeology)Work (physics)Mental healthCognitionPerceptionLegislatureApplied psychologyQualitative researchMedicineDiseasePsychiatrySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Individuals who develop Young Onset Dementia (YOD) or Mild Cognitive Impairment (MCI) when they are working, experience difficulties completing work tasks. Most legislative guidelines for workplace accommodations, are geared toward physical and mental health problems, and are not easily transferable to individuals with cognitive impairments. This study aimed to explore workplace accommodations for individuals living with YOD to maintain meaningful work. Method Semi‐structured interviews about their experiences at work were conducted with 28 individuals in Canada, Finland, and Sweden. Result Thematic analysis uncovered an overarching theme of ‘workplace context’ plus cross‐cutting themes of ‘adapted accommodations’, ‘preparing for the future’, and ‘perceptions of support’. Factors relating to job role, organization, workplace culture, and workplace relationships influenced whether support was received. Conclusion People who develop MCI or dementia whilst working require accommodations and support from their employers to maintain meaningful work and prepare for an uncertain future. Currently there is a lack of specific resources and policies on supporting individuals with YOD in the workplace, with individuals frequently making their own adaptations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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