A Cross-Sectional Study of Canadian Worker’s Mental Health During the Third Wave of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has seen a considerable expansion in the way work settings are structured with a continuum emerging between working fully in-person and from home. The pandemic has also exacerbated many risk factors for poor mental health in the workplace, especially in public-facing jobs. Therefore, we sought to test the potential relationship between work setting and self-rated mental health. Methods: We modeled the association of work setting (only working from home, only in-person, hybrid) on self-rated mental health (Excellent/Very Good/Good vs. Fair/Poor) in an online survey of Canadian workers during the 3rd wave of COVID-19. Mediating effects of vaccination, masking, and distancing were explored due to the potential effect of COVID-19 related worries on mental health among those working in-person. Results: Among 1,576 workers, most reported hybrid work (77.2%). Most also reported good self-rated mental health (80.7%). Exclusive work from home (aOR: 2.79, 95%CI:1.90,4.07) and exclusive in-person work (aOR: 2.79, 95%CI: 1.83,4.26) were associated with poorer self-rated mental health than hybrid work. Vaccine status mediated only a small proportion of this relationship (7%), while masking and physical distancing were not mediators. Conclusion: Hybrid work arrangements were associated with positive self-rated mental health. Compliance to vaccination, masking, and distancing did not meaningfully mediate this relationship.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».