Exploring Health-Seeking Behaviors Among Healthcare Workers and the General Population During the COVID-19 Pandemic: A Retrospective Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Mental health issues are prevalent among healthcare workers, but help-seeking behavior in this groups remains under-researched. The purpose of this study was to explore predictors of and barriers to mental health help-seeking among healthcare workers in Canada, compared to workers from other sectors. Design: This quantitative study analyzed cross-sectional data from Mental Health Research Canada (MHRC) from October 2022 to January 2024. Methods: The total sample consisted of 8,191 workers from various sectors, including 419 healthcare workers. We examined prevalence of help-seeking, barriers to accessing mental health support, and predictors of help seeking using descriptive and inferential statistics. A multivariate logistic regression analysis was performed to explore the relationship between sociodemographic factors and help-seeking. Results: Healthcare workers were more likely to seek mental help support compared to workers from other sectors (OR 1.73, 95% CI: 1.35, 2.20). Healthcare workers least likely to seek mental health support were male (OR 0.58, CI 0.52, 0.66), residing in Quebec (OR 0.49, 95% CI: 0.41, 0.59), or of older age (OR 0.40, 95% CI: 0.30, 0.52). Key barriers to mental health help-seeking identified among healthcare workers included concerns about exposure to COVID-19 (33%), preference for self-management (25%), concerns about the safety of care options (18%), and lack of knowledge on how or where to seek help (13%). Conclusions: This study provides valuable insight into the barriers and predictors of mental help-seeking behavior among healthcare workers. Findings underscore the need for workplaces to foster safe, supportive, and inclusive environments to better support healthcare workers facing mental health challenges.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 ».