Development and implementation of a participative intervention to improve the psychosocial work environment and mental health in an acute care hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the development and implementation phases of a participative intervention aimed at reducing four theory grounded and empirically supported adverse psychosocial work factors (high psychological demands, low decision latitude, low social support, and low reward), and their mental health effects. METHODS: The intervention was realised among 500 care providers in an acute care hospital. A prior risk evaluation was performed, using a quantitative approach, to determine the prevalence of adverse psychosocial work factors and of psychological distress in the hospital compared to an appropriate reference population. In addition, a qualitative approach included observation in the care units, interviews with key informants, and collaborative work with an intervention team (IT) including all stakeholders. RESULTS: The prior risk evaluation showed a high prevalence of adverse psychosocial factors and psychological distress among care providers compared to a representative sample of workers from the general population. Psychosocial variables at work associated with psychological distress in the prior risk evaluation were high psychological demands (prevalence ratio (PR) = 2.27), low social support from supervisors and co-workers (PR = 1.35), low reward (PR = 2.92), and effort-reward imbalance (PR = 2.65). These results showed the empirical relevance of an intervention on the four selected adverse psychosocial factors among care providers. Qualitative methods permitted the identification of 56 adverse conditions and of their solutions. Targets of intervention were related to team work and team spirit, staffing processes, work organisation, training, communication, and ergonomy. CONCLUSION: This study adds to the scarce literature describing the development and implementation of preventive intervention aimed at reducing psychosocial factors at work and their health effects. Even if adverse conditions in the psychosocial environment and solutions identified in this study may be specific to the healthcare sector, the intervention process used (participative problem solving) appears highly exportable to other work organisations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».