Managing absenteeism among pregnant healthcare workers: A case from Croatia’s Clinical Hospital Centre Rijeka
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The case aimed to highlight the increasing absenteeism among pregnant medical workers employed at the Clinical Hospital Centre Rijeka, Croatia. The paper proposed and implemented measures to reduce this trend through coordinated efforts involving the contracted outpatient Occupational Medicine, the Hospital Personnel Department, and the Occupational Safety Department. Methods: A descriptive approach was used to assess the current state of pregnancy-related absenteeism, which fluctuated up to 3% annually of the total 3,500 hospital employees, of whom 81% were females. Results: Immediate action by contracted outpatient Occupational Medicine introduced a selective approach to granting temporary incapacity leave only when the workplace posed a genuine threat to maternal and fetal health. In collaboration with the Occupational Safety Department, temporary reassignment to less hazardous roles was implemented, minimizing absenteeism. Conclusions: The implementation of governmental measures in March 2025, granting significant benefits to pregnant employees, risked straining hospital operations, possibly leading to department closures given the female-dominated workforce. Adhering to Occupational Medicine evaluations and strategically reassigning pregnant workers helped mitigate these risks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».