Healthcare professional disclosure of mental illness in the workplace: a rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although mental health difficulties are common among healthcare professionals (HCP), little research exists exploring the decision to disclose these difficulties in the healthcare context. AIMS: This rapid scoping review aims to explore HCP disclosure of mental health difficulties in the workplace. METHODS: The methodological framework was based on rapid and scoping review guidelines. A thematic synthesis approach was used for data analysis. RESULTS: Seventeen articles were included. Disclosure was found to be a process that starts with weighing its pros ("personal benefits", "personal beliefs", and "professional responsibility") and cons ("fears related to professional identity", "fears related to employment", "risk of stigmatization", and "personal experiences with mental health difficulties"). A decision-making process then occurs to help HCPs figure out how to disclose. Situations of nonconsensual disclosure can transpire through "third party disclosure" or "inadvertent disclosure". Disclosure results in outcomes including "positive experiences", "negative personal consequences" and "negative consequences related to others". CONCLUSION: Disclosure in healthcare and other workplaces is a complex process with few benefits and many potential repercussions. However, there is an opportunity to improve. Recognizing the value of and educating the workforce about HCPs with mental health difficulties will help work environments become safer for disclosure.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».