Project ECHO Occupational and Environmental Medicine: A Qualitative Study of HealthCare Providers Supporting Workers with Work-Related Injuries and Illnesses
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This qualitative study investigated the needs, barriers, and facilitators that affect primary care providers' involvement in supporting patients' stay-at-work and return-to-work following injury or illness. It also aims to understand the lived experiences of primary care providers who participated in the Extension for Community Healthcare Outcomes training program for Occupational and Environmental Medicine (ECHO OEM). By examining both the structural and experiential aspects of the program, this study seeks to provide insights into how ECHO OEM influences providers' approaches to occupational health challenges. METHODS: Those who attended ECHO OEM sessions were invited to participate in the research study. Four focus groups and five one-on-one interviews were conducted with healthcare providers participating in ECHO OEM. Audio-recordings were transcribed verbatim and analyzed using an inductive thematic analysis approach. This study was structured according to the COREQ Checklist. RESULTS: We discussed six main themes: (1) Challenges with Engaging with Workers' Compensation Boards; (2) Return to Work practices; (3) Health and Well-Being; (4) Communication is Important; (5) Perspective from the Workplace; and (6) Feedback on ECHO OEM. CONCLUSION: ECHO OEM sessions contribute to and impact healthcare providers' knowledge of supporting injured or ill workers. Topics that deserve further attention include incorporating comorbid physical and mental health conditions, navigating workers' compensation systems, and supporting specific populations such as military veterans and emergency personnel.
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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 | 0,020 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».