Moving toward an integrated prevention approach for mental health at work: Promoting workers’ involvement through concrete actions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Work-related mental health problems are a primary cause of disability and lead to the absence of 500,000 workers each week in Canada. There is a growing body of literature suggesting integrated approaches of prevention are necessary to improve mental health at work. The involvement of numerous stakeholders inclusive of government agents, employers, and workers is recommended. However, only minimal information is available to suggest actions workers may adopt toward an integrated approach of prevention to improve mental health at work. OBJECTIVE: The aim of the study was to identify behaviors workers may adopt to foster mental health at work. METHODS: Following a descriptive qualitative research design, semi-structured interviews were conducted with researchers, professionals, and workers. Data were analyzed using a template analysis strategy. RESULTS: A total of 49 concrete behaviors were identified, grouped into ten sub-themes, and three broad themes. These main themes identify those behaviors that appear to be useful throughout the prevention continuum: 1) adopting a reflexive practice, 2) acting for one's own mental health, and 3) acting for mental health of others. CONCLUSIONS: In harmony with the integrated prevention approach, this study offers a framework to organize workers' concrete actions contributing to mental health.
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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 | 0,017 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».