Working with cancer: a pilot study of work participation amongst cancer survivors in Western Sydney.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Around forty percent of cancer diagnoses occur in working-age adults. Improvements in screening and treatment means that most are expected to live years beyond their diagnosis. However, many experience persistent impairments from treatment such as fatigue, cognitive difficulties and emotional distress. Work is a key occupation for this population yet little is understood about working with cancer in the Australian context. Aim: This pilot study aims to investigate work participation amongst cancer survivors in Western Sydney and identify factors associated with returning to work. Methods: A cross-sectional online survey was developed to measure work participation and factors associated with work. Study participants aged 20-65 years, employed at diagnosis, with basic English and computer literacy were recruited from a cancer clinic in Western Sydney over a three-month period. Results: Nineteen survey responses were received and analysed. Participants had returned or remained at work (n=9, 47.4%), unsuccessfully attempted to return to work (RTW) (n=2, 10.5%), or were on leave from work (n=8, 42.1%). Of those on leave most did not plan to RTW (n=6, 31.6%). Fatigue (n=15, 78.9%), difficulty concentrating (n=8, 42.1%), memory issues (n=8, 42.1%), stomach upset (n=7, 36.8%), sleep disturbance, (n=7, 36.8%), and psychological distress (n=7, 36.8%) impacted perceived work ability. Physically demanding work (n=8, 42.1%), length of workday (n=6, 31.6%), productivity demands (n=5, 26.3%) and commuting (n=4, 21.1%) were challenging to manage after cancer. Approximately a quarter of participants reported discussing RTW with people other than their employer (n=5, 26.3%). A supportive workplace was a facilitator for work, whereas a non-supportive workplace was considered a major barrier. Overall participants reported positive attitudes towards work. Conclusion: Cancer survivors in Western Sydney may face challenges engaging in work after treatment. Work participation may be influenced by side effects of treatment, difficulty performing work demands and the work environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».