A Brief Tool to Screen Patients for Precarious Employment: A Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Precarious employment, defined by temporary contracts, unstable employment, or job insecurity, is increasingly common and is associated with inconsistent access to benefits, lower income, and greater exposure to physical and psycholosocial hazards. Clinicians can benefit from a simple approach to screen for precarious employment to improve their understanding of a patient's social context, help with diagnoses, and inform treatment plans and intersectional interventions. Our objective was to validate a screening tool for precarious employment. METHODS: We used a 3-item screening tool that covered key aspects of precarious employment: non-standard employment, variable income, and violations of occupational health and safety rights and protections. Answers were compared with classification using the Poverty and Employment Precarity in Southern Ontario Employment Index. Participants were aged 18 years and older, fluent in English, and employed. They were recruited in 7 primary care clinic waiting rooms in Toronto, Canada over 12 months. RESULTS: A total of 204 people aged 18-72 years (mean 38 [SD 11.3]) participated, of which 93 (45.6%) identified as men and 119 (58.3%) self-reported as White. Participants who reported 2 or more of the 3 items as positive were almost 4 times more likely to be precariously employed (positive likelihood ratio = 3.84 [95% CI, 2.15-6.80]). CONCLUSIONS: A 3-item screening tool can help identify precarious employment. Our tool is useful for starting a conversation about employment precarity and work conditions in clinical settings. Implementation of this screening tool in health settings could enable better targeting of resources for managing care and connecting patients to legal and employment support services.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».