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Enregistrement W2768317666 · doi:10.7202/1041922ar

Stratégies de retour au travail d’employés ayant fait l’expérience d’une dépression : perspectives des employeurs et des cadres des ressources humaines

2017· article· fr· W2768317666 sur OpenAlexaffvenue
Marc Corbière, Tania Lecomte, Jean-Philippe Lachance, Marie‐France Coutu, Alessia Negrini, Sonia Laberon

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailHôpital Charles-Le MoyneUniversité du Québec à MontréalUniversité de SherbrookeInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La dépression majeure est l’une des premières causes d’incapacité au travail dans le monde et a de nombreuses conséquences tant sur l’employé concerné qu’auprès des acteurs du milieu de travail. ObjectifNous visons à documenter, selon la perspective des employeurs et des cadres des ressources humaines, les stratégies que ces acteurs préconisent dans leur organisation pour faciliter le retour au travail (RaT) d’employés en absence maladie due à une dépression. MéthodeDeux cent dix-neuf employeurs et cadres de ressources humaines (n = 219) ont accepté de répondre à une entrevue semi-structurée téléphonique. La question abordée dans cet article était : « Selon vous, quelles sont les stratégies les plus efficaces pour aider un employé ayant reçu un diagnostic de dépression à retourner au travail ? » La codification duverbatima été effectuée à partir d’études empiriques et de théories existantes. RésultatsTrente-quatre (34) stratégies réparties sur six grands principes ont émergé : 1) Contact avec l’employé en absence maladie (10 stratégies) ; 2) Évaluation et planification du RaT sans précipitation (6) ; 3) Formation des gestionnaires et du collectif de travail à la problématique de la santé mentale au travail (4) ; 4) Concertation des acteurs clés du RaT (4) ; 5) RaT progressif avec aménagements (4) ; 6) Suivi de la santé de l’employé et de son travail (6). ConclusionCes principes articulés autour de 34 stratégies du RaT vont au-delà d’un processus étapiste de nature chronologique. Articulés dans un programme de RaT, ils devront être testés afin d’évaluer leurs retombées dans les organisations, notamment sur la gestion de l’incapacité au travail.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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