Examining the Mental Health, Wellbeing, Work Participation and Engagement of Medical Laboratory Professionals in Ontario, Canada: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The overall objective of this proposed project is to examine the impact of the COVID-19 pandemic on the mental health, functioning and wellbeing of medical laboratory technologists (MLT) and medical laboratory technicians/assistants (MLT/A) in Ontario, Canada. Methods: A cross-sectional study included a self-reported questionnaire for MLT and MLT/A in Ontario. The questionnaire included questions about demographics and occupational characteristics. Questions about mental health, functioning, well-being and psychosocial work environments were also included using validated questionnaires. Results: There were 551 MLT and 401 MLT/A in the analytic sample. Most of the respondents were women. The mean age and standard deviation of the overall sample were 42.0 ± 11.8. MLT demonstrated higher quantitative demands, possibilities for development, and organizational justice compared to MLT/A. The scores of work pace, emotional demands, role conflicts, job insecurity, insecurity over working conditions and negative acts were higher for MLT/A than MLT. The WHODAS 2.0 scores of the respondents were 20.80 ± 6.68, higher than approximately 92% average people. For both groups, most respondents scored the COPSOQ-III domains as worse since COVID-19. Conclusion: The study provides preliminary evidence regarding the workplace mental health outcomes of medical laboratory professionals in Ontario, Canada. The findings suggest that MLT and MLT/A experience psychosocial work conditions that impact mental health, functioning and disability. Accordingly, additional research is necessary to understand the experiences of medical laboratory professionals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».