Work-related predictors of mental health, presenteeism, and professional quality of life following exposure to a potentially traumatic event in child protection workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to potentially traumatic events (PTEs) at work can have a negative impact on the psychological health and work life of child protection workers (CPWs). The most common form of work-related PTE experienced by CPWs consists of aggressive behaviours from the youths or their parents. OBJECTIVE: This study aims to identify modifiable work-related variables that might influence the probability of experiencing impaired mental health and professional adjustment following a PTE. METHOD: = 161). Lagged linear mixed models allowed for the independent variables measured at Time 1, Time 2, and Time 3 to predict the outcome variables as measured on the next assessment (Time 2, Time 3, and Time 4, respectively). The outcomes of interest were insomnia symptoms, depressive symptoms, anxiety symptoms, and post-traumatic stress symptoms, as well as presenteeism (inadequate work performance) and professional quality of life. RESULTS: Confidence in one's own ability to cope with service user aggression negatively predicted depressive, anxiety, and post-traumatic stress symptoms as well as presenteeism, and positively predicted professional quality of life. The perception of job safety negatively predicted depressive, anxiety, and post-traumatic stress symptoms, and positively predicted professional quality of life. Finally, psychological demands from work positively predicted all mental health outcomes as well as presenteeism, and negatively predicted professional quality of life. CONCLUSIONS: This study identified work-related variables that could be modified in an attempt to prevent the negative impacts of exposure to work-related PTEs, especially, aggressive behaviours from the service users.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».