Development and Evaluation of Digital Game-Based Training for Managers to Promote Employee Mental Health and Reduce Mental Illness Stigma at Work: Quasi-Experimental Study of Program Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To counteract the negative impact of mental health problems on business, organizations are increasingly investing in mental health intervention measures. However, those services are often underused, which, to a great extent, can be attributed to fear of stigmatization. Nevertheless, so far only a few workplace interventions have specifically targeted stigma, and evidence on their effectiveness is limited. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and evaluate a digital game-based training program for managers to promote employee mental health and reduce mental illness stigma at work. METHODS: We describe the empirical development of Leadership Training in Mental Health Promotion (LMHP), a digital game-based training program for leaders. A 1-group pre-post design and a 3-month follow-up were used for training evaluation. We applied multilevel growth models to investigate change over time in the dependent variables knowledge, attitudes, self-efficacy, and intentions to promote employee mental health in 48 managers of a global enterprise in the United Kingdom. Participants were mainly male (44/48, 92%) and ranged in age from 32 to 58 (mean 46.0, SD 7.2) years. RESULTS: We found a positive impact of the Web-based training program on managers' knowledge of mental health and mental illness (P<.001), on attitudes toward people with mental health problems (P<.01), and on their self-efficacy to deal with mental health situations at work (P<.001), with the exception of intentions to promote employee mental health, which was initially high. CONCLUSIONS: Results provide first evidence of the effectiveness of LMHP to positively affect managers' skills to promote employee mental health at work. Furthermore, the high rate of participation in LMHP (48/54, 89%) supports the use of digital game-based interventions to increase user engagement and user experience in mental health programs at work.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 ».