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Record W2960565646 · doi:10.71781/17642

Les expériences de maintien en emploi au travers de la trajectoire de transplantation rénale : une description qualitative

2018· dissertation· fr· W2960565646 on OpenAlexaboutno aff
Keira Gaudet

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Suite à une transplantation rénale, le fait d’avoir un emploi est associé à une meilleure qualité de vie, diminue les risques de mortalité, et diminue les risques de perte du greffon (Chisholm et al., 2015; Prihodova et al., 2015). Pourtant, une majorité de greffés rénaux qui sont aptes à l’emploi ne travaille pas (Slakey et Rosner, 2007). Parmi les facteurs en cause, le maintien en emploi pendant la dialyse est le prédicteur le plus robuste du retour au travail après la greffe (van der Mei et al., 2006). À cet égard, un soutien au maintien en emploi adapté aux besoins des patients atteints de maladies chroniques nécessite l’étude de leurs préoccupations et des défis qu’ils rencontrent (Vooijs et al., 2017). Cependant, la perspective des patients atteints d’insuffisance rénale concernant le maintien de leurs activités professionnelles est peu documentée. Ainsi, le présent mémoire vise à décrire les expériences de participation en emploi des patients en insuffisance rénale terminale pendant les périodes de pré et de post-transplantation. Un devis qualitatif descriptif a été adopté (Sandelowski, 2000). Selon la méthode d’échantillonnage par sous-groupe émergeant, 31 participants ayant maintenu un statut d’emploi actif au travers de leur trajectoire de greffe ont été sélectionnés parmi la banque de données du programme de recherche dans lequel s’inscrit la présente étude (Patton, 2015). Les participants ont été recrutés au Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM). Des entrevues individuelles semi-structurées d’une durée de 60 à 90 minutes ont été réalisées à raison d’un à 12 mois après la greffe. Les expériences de la dialyse et de la greffe, l’adaptation des patients et leur participation dans différents domaines de vie ont été abordés. Une analyse thématique a été réalisée selon la méthode de Braun et Clarke (2006). Trois thèmes ont été identifiés, soit (1) vouloir établir une routine satisfaisante par la recherche d’une adéquation entre les exigences du travail et celles de la maladie et par un souhait de continuer à s’engager dans ses autres domaines de vie, (2) être conscient de ses limites par un sentiment d’être restreint dans ses capacités à l’emploi et par un souhait de recevoir du soutien, et (3) être motivé à maintenir le travail par une vision positive du travail et par la mise en œuvre d’actions ciblées. Des pistes d’intervention visant à soutenir le maintien en emploi sont suggérées à la lumière des résultats du présent mémoire, dont l’amélioration des ressources d’ajustement des patients en période de transition d’emploi, l’encouragement d’un dialogue avec leur employeur, et la mise en œuvre de stratégies d’autogestion des soins adaptées à leurs horaires de travail. Les limites de la présente étude incluent l’absence d’une diversité des lieux de recrutements et d’itérativité du processus de collecte de données. Les études futures pourraient être effectuées dans des milieux de soins ruraux ou issus d’un régime de soins privé et se pencher sur l’ajustement en emploi à long-terme des greffés rénaux.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.044

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0070.008
Scholarly communication0.0060.006
Open science0.0020.006
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.154
GPT teacher head0.534
Teacher spread0.380 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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