Maintaining employment and improving health
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A proportion of the working age population in the UK experience mental health conditions, with this group often facing significant challenges to retain their employment. As part of a broader political commitment to health and well-being at work, the use of job retention services have become part of a suite of interventions designed to support both employers and employees. While rigorous assessment of job retention programmes are lacking, the purpose of this paper is to examine the success of, and distils learning from, a job retention service in England. Design/methodology/approach A qualitative methodology was adopted for this research with semi-structured interviews considered an appropriate method to illuminate key issues. In total, 28 individuals were interviewed, including current and former service users, referrers, employers and job retention staff. Findings Without the support of the job retention service, employees with mental health conditions were reported unlikely to have been maintained their employment status. Additional benefits were also reported, including improved mental health outcomes and impacts on individuals’ personal life. Employers also reported positive benefits in engaging with the job retention service, including feeling better while being able to offer appropriate solutions that were mutually acceptable to the employee and the organisation. Originality/value Job retention programmes are under researched and little is known about their effectiveness and the mechanisms that support individuals at work with mental health conditions. This study adds to the existing evidence and suggests that such interventions are promising in supporting employees and employers.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».