Mental Health Interventions in the Workplace and Work Outcomes: A Best-Evidence Synthesis of SystematicReviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health issues in the workplace are a growing concern among organizations and policymakers, but it remains unclear what interventions are effective in preventing mental health problems and their associated organizational consequences. This synthesis reports on workplace mental health interventions that impact absenteeism, productivity and financial outcomes. OBJECTIVE: To determine the level of evidence supporting mental health interventions as valuable to work outcomes. METHODS: Databases were searched for systematic reviews between 2000 and 2012: Medline, EMBASE, the Cochrane Database of Systematic Reviews, DARE, CINAHL, PsycINFO and TRIP. Grey literature searches included health-evidence.ca, Rehab+, National Rehabilitation Information Center (NARIC), and Institute for Work and Health. The assessment of articles for inclusion criteria and methodological quality was conducted independently by two or more researchers, with differences resolved through consensus. RESULTS: The search resulted in 3363 titles, of which 3248 were excluded following title/abstract review, with 115 articles retrieved for full-text review. 14 articles finally met the inclusion criteria and are summarized in this synthesis. CONCLUSION: There is moderate evidence for the effectiveness of workplace mental health interventions on improved workplace outcomes. Certain types of programs, such as those incorporating both mental and physical health interventions, multicomponent mental health and/or psychosocial interventions, and exposure in vivo containing interventions for particular anxiety disorders had a greater level of research evidence to support their effectiveness.
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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 | 0,027 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».