Systematic Review of Intervention Practices for Depression in the Workplace
Notice bibliographique
Résumé
DESIGN: Systematic Review. OBJECTIVE: To determine which intervention approaches to manage depression in the workplace have been successful and yielded value for employers in developed economies. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Central, PsycINFO, and Business Source Premier up to June 2010 using search terms in four broad areas: work setting, depression, intervention, and work outcomes. STUDY SELECTION: Two independent reviewers selected potential articles that met the following criteria: working age individuals with mild or moderate depression; interventions or programs that were workplace-based or could be implemented and/or facilitated by the employer; inclusion of a comparator group in the analysis; outcomes of prevention, management, and recurrences of work disability or sickness absence, and work functioning. METHODS: Two reviewers independently reviewed each article for quality and extracted data using standardised forms. Following guidelines from the GRADE Working Group, the quality of evidence addressing each outcome was graded as high, moderate, low, or very low on the basis of six criteria: study design, risk of bias, consistency, generalisability, data precision, and economic benefit. Using this information and following Cochrane Collaboration guidelines, the findings for each intervention were summarised and key messages were developed. RESULTS: We identified ten randomised trials and two non-randomised studies from various countries and jurisdictions that evaluated a wide range of intervention practices. The evidence was graded as "very low" for all outcomes identified. Therefore, no intervention could be recommended. CONCLUSIONS: To date, there is insufficient quality of evidence to determine which interventions are effective and yield value to manage depression in the workplace.
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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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».