Employee Preference and Use of Employee Mental Health Programs: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health issues represent a prevalent challenge for employees and their employers, leading to substantial impacts on individuals, society, and the economy. Different employee mental health programs (EMHPs) can support employees in preventing and treating mental health issues. However, the impact of such EMHPs depends largely on the use behavior of employees. OBJECTIVE: This study aimed to gain deeper insights into employees' attitude and use behavior regarding EMHPs by investigating (1) employee preference and intention to use EMHPs, (2) factors that predict use, and (3) key facilitators and barriers influencing use. METHODS: An exploratory sequential mixed methods approach was applied, including a scoping review, qualitative interviews, and a quantitative web-based survey. Semistructured qualitative interviews were conducted with 15 employees to gain insights into EMHPs from the employee perspective and inform the creation of a web-based questionnaire. The quantitative web-based survey was conducted to collect representative primary data on employees' perspectives on different EMHPs using 7-point Likert scales. The collected quantitative data were analyzed through descriptive and inferential statistics, including repeated measures ANOVAs and chi-square tests. RESULTS: The final sample of the web-based survey consisted of 1134 participants and was representative across several sociodemographic characteristics. Analysis of the sample revealed that when given the choice, employees preferred digital (n=666, 58.73%) and self-intervention (n=590, 52.03%) EMHPs. Employees were most likely to use EMHPs focused on prevention (mean 4.89, SD 1.61). Intention to use EMHPs was predicted by age (young: mean 4.59, SD 1.2; old: mean 4.19, SD 1.4; P<.001; Cohen d=0.32), education (academic degree: mean 4.68, SD 1.24; no academic degree: mean 4.26, SD 1.32; P<.001; Cohen d=0.32), and mostly by company culture (positive company culture: mean 4.61, SD 1.27; negative company culture: mean 3.99, SD 1.27; P<.001; Cohen d=0.49). Cost coverage (n=345, 30.42%) and ease of use (n=337, 29.72%) were critical facilitators of use. CONCLUSIONS: Employers can have a positive contribution to employee mental health by starting to offer EMHPs, preferably digital self-intervention programs for prevention; creating and maintaining the right work environment and culture; and ensuring cost coverage for the EMHP.
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 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 | 0,029 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».