Perceptions of Occupational Medicine Specialists on Suicide Prevention in the Workplace
Notice bibliographique
Résumé
Suicide rates have taken on alarming dimensions with catastrophic consequences. This study aims to understand the perceptions of occupational medicine specialists about suicide prevention and describe what actions work organizations are taking to prevent suicide among their workers. This is an exploratory, cross-sectional, descriptive, quantitative study, carried out with 24 occupational medicine specialists with experience in workers’ mental health, using online forms. The analyses were performed using Excel and SPSS software. In the results, the indicators that most appeared among specialists as prevalent in the development of controls for suicide risk were: (1) to control the reasons for social security leaves (n = 23, 95.8%); (2) to train leaders for people management (n = 23, 95.8%); and (3) to have an official means of communication within the company to report violence at work (n = 20, 83.3%). There were 42 recommendations described by the specialists. They were grouped into 8 categories and are part of 4 different dimensions of suicide prevention. Suicide is a complex phenomenon of multifactorial nature, which involves all the dimensions of life and influences the people close to it directly and indirectly. Therefore, there is no single way to approach this issue in work organizations, nor a single way to promote prevention, given the fact that the practical experiences of the physicians expand the approach of health services.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».