545 Workplace practices and policies to support workers with depression
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The burden associated with the effects of depression in the workplace is extensive. Workers with depression lose more health-related productive time, have higher rates of absenteeism and short-term disability, and experience higher rates of job turnover than those without depression. Our objective is to synthesise evidence from the scientific literature, practice evidence (workplace policies and practices), and experiences from OHS stakeholders. Methods Our study sample is OHS stakeholders: workers, managers, and consultants in workplaces from our contact database (approximately 700 OHS contacts across Canada willing to be contacted for research). Data collection includes a web-based survey, focus groups (ongoing), and interviews (ongoing) with stakeholder representatives from multiple sectors. We are collecting information about workplace practices and policies to prevent productivity losses, promote stay-at-work, and support return-to-work for workers with depression. The synthesis is a two stage process: first synthesising practice evidence gathered from stakeholders and then combining that with evidence from the scientific literature. Results Preliminary results (n=400, 73% workers, 27% managers/consultants) reveal a willingness among participants to share their experiences with depression and work. Workers report practices related to non-judgemental listening and external supports were most helpful to them. Managers/consultants suggest non-judgemental listening and employee assistance programs were most helpful. However, workers often feel workplace support is lacking and report non-supportive supervisors as a key barrier to receiving needed support. Managers indicate a lack of training and knowledge about depression are the main barriers to providing support to workers. Workers did not feel providing information was helpful whereas managers often did. Conclusion Preliminary results reveal the importance of non-judgemental listening as a workplace support for depression. However, responses reveal workers and managers do not have similar experiences of workplace support. Synthesising practice and scientific evidence will help guide policies and practices to support workers with depression.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».