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Enregistrement W4317437099 · doi:10.2196/38597

The Effectiveness of Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy as a Preventive Intervention in the Workplace to Improve Work Engagement and Psychological Outcomes: Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis

2023· review· en· W4317437099 sur OpenAlexvenueno aff
Wasana Luangphituck, Plernpit Boonyamalik, Piyanee Klainin‐Yobas

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthPsychological interventionMental healthPsychologyRandomized controlled trialMedicineApplied psychologyHealth careNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health has become an increasingly significant issue in the workplace. Non-health care workers are experiencing increased levels of psychological symptoms in their workplaces, especially during the COVID-19 pandemic, which limited social interactions and health service access. These conditions have a negative effect on employees' mental health and may also be associated with work-related outcomes, such as reduced levels of work engagement. Cognitive behavioral therapy (CBT) is one of the most effective methods used for treating workers with mental illness and preventing work-related psychological outcomes. The delivery of internet-based CBT (iCBT) has been established as a result of both technological improvements that have influenced health promotion and prevention components, and limited social contact and health service access. OBJECTIVE: The purpose of this systematic review is to synthesize the best available evidence concerning the preventive effect of iCBT on employees. METHODS: A systematic search will be conducted across 12 electronic databases, including a hand search for main journals and reference lists. Randomized controlled trials testing the effects of iCBT on psychological outcomes and work engagement among employees will be eligible. Initial keywords will cover the concepts of employees, workers, non-health care personnel, internet-based, web-based, eHealth cognitive behavioral interventions, stress, depression, anxiety, and work engagement, and then a full search strategy will be developed. Following titles, abstracts and the full text will be screened for assessment against the inclusion criteria for the review. Search results will be fully reported and presented per Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Two independent reviewers will screen and extract data, appraise methodological quality using the Cochrane risk-of-bias assessment tool, and assess overall quality of evidence with the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. A random effects meta-analysis and standardized mean differences using review manager software will be applied to synthesize the effect of iCBT based on similar outcomes. RESULTS: This protocol was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews in March 2022 and is now an ongoing process. The data will be analyzed in August 2022, and the review process should be completed by December 2022. All included studies will be synthesized and presented to demonstrate the effectiveness of iCBT in decreasing psychological distress and optimizing work engagement outcomes among employees. CONCLUSIONS: According to the findings of this study, iCBT therapies will be used to promote mental health concerns such as depressive symptoms, anxiety, psychological distress, stress, insomnia, and resilience among non-health care professionals. In addition, the results will be used to ensure the policy related to reducing psychological distress and optimizing work engagement in the workplace. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/38597.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0280,036
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,006

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.

Tête enseignante Opus0,649
Tête enseignante GPT0,708
Écart entre enseignants0,059 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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