Impacts of arthritis on work performance, functioning and activities of daily living using the Canadian community health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with arthritis often face significant challenges in their activities of daily living and work performance, resulting in substantial effects on both their personal and professional lives. OBJECTIVE: This study aims to determine whether workers with arthritis within the Canadian working-age population are more or less likely to miss work, sustain injuries, or experience activity limitations compared to those without arthritis. METHODS: The analysis utilized data from the Canadian Community Health Survey, focusing on employed individuals over 20 from two datasets: 2015-2016 (n = 107,705) and 2017-2018 (n = 112,947). Logistic regression examined occupational health factors, while bivariate analyses via chi-squared tests (p < 0.01) filtered variables and Tukey's HSD was used for post hoc analysis (p < 0.05). Multinomial models addressed complex responses, and Wald's test compared differences between males and females. RESULTS: Individuals with arthritis (n = 27,720) were more likely to miss work, experience difficulties in daily functioning and report injury compared to their non-arthritis counterparts. Women with arthritis were also more likely to face difficulties in daily functioning and report joblessness. Men with arthritis were more likely to report work absences but less likely to report injury compared to both women and non-arthritis men. CONCLUSION: Despite individuals with arthritis being heavily impacted in terms of functionality, there is a disconnect between accommodations provided and usage. Further research on inclusive accommodations (e.g., ergonomic tools and equipment, flexible work arrangements) and self-management strategies that can account for the problems faced by individuals with arthritis need to be established.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».