Evidence-based strategies in occupational health: applying meta-analytic and qualitative methods to identify and understand sickness absence among nurses and health care aides with considerations for Northeastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Compared to other employees, nurses and health care aides (HCAs) have the highest sickness absence rates in Canada yet the phenomenon remains insufficiently studied. Furthermore, the potential influence of geography on sickness absence has received scant attention. Guided by the Evidence-Based Practice in Occupational Health Psychology framework, this investigation aimed to identify factors associated with sickness absence, understand how they occur, and determine factors that may be specific to communities in northeastern Ontario. Methods: A systematic review identified relevant studies through structured search strategies, article screening, and quality testing. Pooled statistics in the form of odds ratios and confidence intervals were computed. Follow-up analyses examined heterogeneity (Q& I2). Qualitatively, focus group sessions were held with registered nurses (n= 6), registered practical nurses (n= 4), HCAs (n= 5), and key informants specialized in nursing, occupational health, disability management, and rehabilitation (n= 5). Nursing personnel were recruited from hospitals and long-term care facilities. Narrative data were analyzed using thematic analysis. Results: Meta-analytic searches yielded 812 studies, of which 27 met eligibility, and 11 variables that influenced the odds of sickness absence in a statistically significant manner (p< .05). Variables include: sex, occupation, health rating, previous sick leave, musculoskeletal pain, poor mental health, fatigue, night shifts, pediatric and psychiatric units, increased occupational demand, and work support. Poor health rating was highly heterogeneous (p< .05; I2= 82.77%). Thematic analysis revealed four primary themes: (1) Organizational factors including exposure to infectious diseases, shift work, safety climate, and work setting; (2) the jobs’ physical impact, mainly musculoskeletal pain; (3) psychological/mental impact including guilt, anxiety, and burnout; and (4) factors unique to northeastern Ontario including poor weather and road conditions, especially for HCAs providing home care, and the limited opportunity of interconnected health care networks where employers make staff available during worker shortages. Factors leading to sickness absence were described, with staff shortage serving as an important underlying contributor. Conclusion: This investigation points to the complexity and intricacy of factors influencing sickness absences. The qualitative results helped deepen the understanding of the quantitative findings, while considering northern-specific factors. Several concerns were attributed to staff shortages.
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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 | 0,303 | 0,455 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».