[A typology of mental health comorbidity in workplaces: results from the SALVEO study].
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The aim of this study consists in describing the nature of mental health comorbidity among workers. Precisely, we seek to examine the presence of concomitant associations between burnout (cynicism, emotional exhaustion, professionnal inefficacy) and psychoactive substance use (heavy episodic drinking, above low-risk drinking guidelines, and psychotropic drug use).Methods The SALVEO study is based on a cross-sectional sample of 1966 workers from the province of Québec, Canada. Latent class analyses were performed in order to identify typical patterns corresponding to distinct forms of mental health comorbidity in the data. Multinomial logistic regressions on latent classes were performed using covariables pertaining to work and non-work domains and workers' individual characteristics.Results Four typical patterns in mental health comorbidity were found: 1- "Severe burnout and psychotropic drug use"; 2- "At risk drinking and cynicism"; 3- "Emotional exhaustion and professional inefficacy"; and 4- "Relatively healthy state". Of all four patterns, the "Severe burnout and psychotropic drug use" pattern presented the highest number of cumulative risks (environmental and individual).Conclusion Comorbidity in mental health is a matter of importance in workplaces from the province of Québec. The severity in the different patterns of mental health comorbidity expressed a cumulative effect of risk factors from the work and non-work domains, as well as individual characteristics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».