An International Perspective on Worker Mental Health Problems: Who Bears the Burden and How are Costs Addressed?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To discuss the burden of poor mental health in workers, who currently bears it, and how the associated rising costs are being addressed, from an international perspective. METHOD: We identify the stakeholder groups and the costs they incur as a result of problems related to mental health in 6 different domains. In addition, we offer examples of programs, services, and strategies being used to either decrease costs or enhance benefits. RESULTS: Mental illness is associated with a wide range of costs distributed across multiple stakeholders including government, employers, workers and their families, and the health care system. The costs incurred by the groups are interrelated; an attempt to decrease the burden for one group of stakeholders will inevitably affect other stakeholders. Thus the answer to the question of who bears the costs of poor mental health is "everyone." CONCLUSIONS: Everyone could benefit from investment in improved mental health in the workplace. However, because the benefits associated with improved worker mental health are often distributed among several stakeholders, the incentives for any single stakeholder to pay for additional services for workers may be diluted. As a consequence, no one invests. Nevertheless, there is a role for all stakeholders, just as there are potential benefits for all. Along with government, employers, employees, and the health care system must invest in promoting good workplace health.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».