Workplace interventions that aim to improve employee health and well-being in male-dominated industries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The published evidence on whether workplace health and well-being interventions are as effective in male-dominated industries compared with mixed-gender environments has not been synthesised. We performed a systematic review of workplace interventions aimed at improving employee health and well-being in male-dominated industries. We searched Web of Knowledge, PubMed, Medline, Cochrane Database and Web of Science for articles describing workplace interventions in male-dominated industries that address employee health and well-being. The primary outcome was to determine the effectiveness of the intervention and the process evaluation (intervention delivery and adherence). To assess the quality of evidence, Cochrane Collaboration's Risk of Bias Tool was used. Due to the heterogeneity of reported outcomes, meta-analysis was performed for only some outcomes and a narrative synthesis with albatross plots was presented. After full-text screening, 35 studies met the eligibility criteria. Thirty-two studies delivered the intervention face-to-face, while two were delivered via internet and one using postal mail. Intervention adherence ranged from 50% to 97%, dependent on mode of delivery and industry. 17 studies were considered low risk of bias. Albatross plots indicated some evidence of positive associations, particularly for interventions focusing on musculoskeletal disorders. There was little evidence of intervention effect on body mass index and systolic or diastolic blood pressure. Limited to moderate evidence of beneficial effects was found for workplace health and well-being interventions conducted within male-dominated industries. Such interventions in the workplace can be effective, despite a different culture in male-dominated compared with mixed industries, but are dependent on delivery, industry and outcome. CRD42019161283.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».