Psychosocial workplace safety in mental health services – Commentary and considerations to improve safety
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Psychosocially unsafe workplaces are related to burnout, especially amongst trainees and psychiatrists. Burgeoning research on psychosocial workplace safety indicates the importance of organisational governance to reduce adverse professional, and consequently patient, outcomes in healthcare by balancing job demands and resources. We provide a brief commentary on the relevance of the concept of the Psychosocial Safety Climate model for mental health services and healthcare workers, and considerations for action. CONCLUSIONS: Based on the Extended Job Demand-Resource model, the Psychosocial Safety Climate model has been developed and validated in community and healthcare environments. Psychosocial safety is also an Australian workplace safety requirement. An important direction to improve working conditions, reduce adverse outcomes, and improve recruitment and retention of healthcare workers, may be to adopt and formalise psychosocial workplace safety as a key performance indicator of equal importance to productivity for mental healthcare services.
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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 | 0,017 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».