Reducing Mental Health Stigma in the Workplace: A Meta-Analysis of The Working Mind Program in Virtual Delivery Format: Réduire la stigmatisation en milieu de travail : Une méta-analyse du programme L’esprit au travail en format virtuel
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundMental health stigma in the workplace has been widely recognized, and workplace programs have been created to improve self-awareness and resiliency, while decreasing stigma. Prior meta-analyses of The Working Mind (TWM) program suggest positive benefits. The current meta-analysis was based on the shift to online delivery of TWM during the COVID-19 pandemic. It was predicted that program outcomes would be approximately the same as in prior analyses of in person delivery of the TWM program.MethodTWM program was delivered by expert trainers to a total of 1,159 participants across six workplace settings. Participants provided informed consent and survey data, prior to, just after and 3 months after the program. Outcomes included stigma, resiliency and readiness for change. Standardized assessments were employed, consistent with prior program analyses.ResultsSignificant reductions in stigma and increases in self-reported resiliency occurred, with immediate overall effect sizes of 0.33 and 0.40, respectively. Some variability among workplace settings was observed. Males had a somewhat better result than females and people who reported worse mental health at program initiation had somewhat better results than others, but these were modest effects. The results were largely stable until the 3-month follow-up assessment period. Attrition across the study interval was considerable.ConclusionsThe virtual delivery of TWM yielded meta-analytic results that were comparable to previous in person outcomes, both in terms of immediate and 3-month assessment intervals. Some variability in outcomes was noted, and some return towards baseline was observed at the 3-month follow-up period. The issue of attrition was also noted, possibility due to effects of online fatigue and the voluntary nature of the study. Suggestions for further study of program effects are given, and workplace wellness programs are encouraged.Plain Language Summary TitleOutcomes of a virtual program to address mental Health Stigma in the workplace.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».