The Job Demands and Accommodation Planning Tool (JDAPT): A Nine-Month Evaluation of Use, Changes in Self-efficacy, Presenteeism, and Absenteeism in Workers with Chronic and Episodic Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Enhancing workplace communication and support processes to enable individuals living with disabilities to sustain employment and return to work is a priority for workers, employers, and community stakeholders. The objective of this study was to evaluate a new resource that addresses support challenges, the Job Demands and Accommodation Planning Tool (JDAPT), and assess its use, relevance, and outcomes over a nine-month follow-up period. METHODS: Workers with physical and mental health/cognitive conditions causing limitations at work were recruited using purposive sampling. Online surveys were administered at baseline (prior to using the JDAPT), and at three and nine months post-baseline. Information was collected on demographics (e.g., age, gender) and work characteristics (e.g., job sector, organization size). Outcomes included assessing JDAPT use and relevance, and changes in self-efficacy, work productivity difficulties, employment concerns, difficulties with job demands, and absenteeism. RESULTS: Baseline participants were 269 workers (66% women; mean age 41 years) of whom 188 (69.9%) completed all three waves of data collection. Many workers reported using JDAPT strategies at and outside of work, and held positive perceptions of the tool's usability, relevance, and helpfulness. There were significant improvements (Time 1-2; Time 1-3) in self-efficacy, perceived work productivity, and absenteeism with moderate to large effect sizes in self-efficacy and productivity (0.46 to 0.78). Findings were consistent across gender, age, health condition, and work context variables. CONCLUSIONS: The JDAPT can enhance support provision and provide greater transparency and consistency to workplace disability practices, which is critical to creating more inclusive and accessible employment opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».