Development of a Personalized Mobile Mental Health Intervention for Workplace Cyberbullying Among Health Practitioners: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace cyberbullying harms the psychological and social functioning of professionals working in an organization and may decrease the productivity and efficiency of daily life tasks. A recent study on trainee doctors across 8 different United Kingdom National Health Service trusts found health issues and job dissatisfaction in people who have experienced workplace cyberbullying. This disabling effect is even more noticeable in low-socioeconomic communities within low-income countries. In Malaysia, there is a need to create a personalized mobile mental health intervention program for health care professionals. These programs should be directed to prevent and decrease psychosocial issues and enhance coordination among health care professionals to solve health issues in the community. OBJECTIVE: Our main objective is to study the pre-effects and posteffects of the Personalized Mobile Mental Health Intervention (PMMH-I) for workplace cyberbullying in public and private hospitals in Malaysia. METHODS: A hospital-based multimethod multi-analytic evidential approach is proposed, involving social and psychological health informatics. The project has been subdivided into 3 stages, starting with Phase 1, a prevalence study, followed by exploratory studies. Phase 2 consists of a quasi-experimental design, whereas the development of a prototype and their testing will be proposed in Phase 3. Each stage includes the use of quantitative and qualitative methods (mixed-method program), using SPSS (version 26.0; IBM Corp) and Stata (version 16.1; StataCorp) as tools for quantitative research, and NVivo (version 1.0; QSR International) and Atlas.ti (version 9.0.16; ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH) for qualitative research. RESULTS: The results of this study will determine the pre- and posteffectiveness of an integrated PMMH-I for health care professionals. The prototype system platform will be developed and implemented in a public and private hospital. Results from Phase 1 will be published in 2021, followed by the implementation of Phase 2 in subsequent years. CONCLUSIONS: This study will provide evidence and guidance regarding the implementation of a personalized mobile mental health intervention for health care professionals into routine public and private hospitals to enhance communication and resolve conflicts. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/23112.
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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 | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».