The impact of COVID-19 on work-related mental health claims of healthcare workers in British Columbia: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Healthcare workers (HCW) have been at the forefront of providing care since the COVID-19 pandemic. In addition to physical demands, HCW are also vulnerable to mental health conditions due to the nature of their work. As a result, absenteeism among HCW is inevitable. In Canada, mental disorders caused by a stressor at work results in a work-related claim provided it meets the criteria of a governing worker’s compensation agency. While the literature points to varying prevalence rates of mental health illnesses among HCW, it remains unknown how the COVID-19 pandemic affected the number of work-related mental health claims in this population. Objectives To help fill this gap in knowledge, we will conduct this study that aims to determine the impact of the COVID-19 pandemic on the number of work-related mental health claims among HCW. Methods We will utilize deidentified individual data from a worker’s compensation agency in all of British Columbia. Mental health claims will be identified using an indicator for mental health. Diagnoses for mental health conditions in these claims are ascertained by a psychologist or psychiatrist. Differences in the number of mental health claims between HCW and non-HCW before (January - February 2020) and after (March 2020 - December 2021) the pandemic will be estimated using interrupted time series analysis. Results The findings will inform disability case managers, healthcare providers, and employers the importance of identifying appropriate work accommodations, return to work programs and additional mental health supports for HCW under mental health claims. Healthcare unions in British Columbia can use the findings to advocate for better work accommodations and mental health support for HCW. Conclusions Further understanding the complications of long-term effects of COVID-19 on mental health of HCW will inform workforce planning and patient care. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».