The Cancer and Work Scale (CAWSE): Assessing Return to Work Likelihood and Employment Sustainability After Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Returning to and sustaining employment after cancer presents significant challenges for individuals touched by cancer (ITBC). While vocational rehabilitation and workplace accommodations are critical, existing return to work (RTW) assessments lack cancer-specific considerations, limiting their clinical and occupational utility. Purpose: This study aimed to develop and validate the Cancer and Work Scale (CAWSE), a psychometrically robust tool designed to assess RTW likelihood and employment sustainability among ITBC, while also providing avenues for targeted interventions. Methods: A two-phase cross-sectional study was conducted. Study I (n = 130) assessed content validity and construct development, leading to a refined 43-item CAWSE. Study II (n = 216) employed exploratory and confirmatory factor analyses to establish structural validity, reliability, and responsiveness. Additional validation included correlations with fatigue, cognitive difficulties, depression, and anxiety. Results: Factor analysis supported a seven-factor structure with 31 final items. The CAWSE demonstrated good internal consistency (α = 0.787), construct validity, and moderate responsiveness (AUC = 0.659). High sensitivity allowed for accurate identification of RTW difficulties, with an established cut-off score of 123.5 on the total CAWSE. Implications: The CAWSE fills a critical gap in oncology-specific vocational rehabilitation, offering healthcare providers a validated tool for targeted interventions to enhance RTW outcomes and long-term employment sustainability for ITBC.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».