Work participation for people with severe mental illnesses: An integrative review of factors impacting job tenure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enabling people with severe mental illness to sustain employment remains a challenge. This is despite most wishing to be employed, and the development of effective vocational interventions and employment supports for this population. To better understand how to enable their sustained involvement in the workforce, this review sought to identify, analyse and summarise studies investigating the factors that impact the job tenure of workers with severe mental illness, irrespective of the type of employment support they received. METHODS: An integrative literature review approach was employed to locate, appraise and synthesise quantitative and qualitative research focused on job tenure published in the 20 years up to 2013. Findings from nineteen studies were extracted and integrated using thematic analytic strategies. RESULTS: Job tenure was mostly conceptualised across the reviewed studies as time spent in individual jobs rather than as ongoing participation in the workforce. Three themes describe the factors contributing to job tenure: (1) the worker's experience of doing the current job; (2) natural supports in the workplace; and (3) strategies for integrating work, recovery and wellness, each of which could either support or impede ongoing employment. CONCLUSION: Occupational therapists, other vocational specialists and mental health staff can use these factors as a guide to supporting people with severe mental illness in employment. More detailed examination of job tenure is required in future research not only on job duration but also on the quality of jobs held, their value for career development and the role of services in supporting tenure.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».