Digital Self-Guided Mental Health Interventions to Prevent Workplace Burnout and Enhance Psychological Wellness: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Employee burnout has reached critical levels, with nearly 40% of workers reporting symptoms driven by excessive workloads, inadequate managerial support, and toxic organizational cultures. Research has consistently indicated that workplace stress significantly impacts employees' physical health. Consequently, a variety of self‑guided mental health programs have been developed to address these challenges. Despite numerous evidence‑based self‑guided mental health interventions, there remains a lack of understanding and clarity regarding which specific content modules, intervention features, active components, and theoretical frameworks most effectively drive meaningful improvements in workplace mental health. Objective: This systematic review aims to synthesize evidence on self-guided digital mental health interventions in workplace settings. Specifically, it seeks to identify which content, design features, activities, and assignments are most effective for preventing burnout and enhancing psychological well-being. This review will also examine underlying theoretical mechanisms and assess the methodological rigor of included studies to provide actionable recommendations for intervention developers and organizational stakeholders. Methods: A systematic search will be executed across PsycINFO, PubMed, Web of Science, and Cochrane Library for relevant studies published since 2000, using comprehensive search strings targeting working adults, digital delivery modes, outcomes related to burnout prevention, stress reduction, well-being, and controlled experimental designs. Titles, abstracts, and keywords will be screened, with additional records identified through manual searches of reference lists. Following the removal of duplicates, a 2-step screening process will be applied to studies based on the defined inclusion and exclusion criteria. Data from eligible studies will be extracted into a standardized Excel template covering authors, sample characteristics, study design, intervention content and theoretical framework, outcome measures, intervention effectiveness, implementation fidelity, and risk-of-bias assessment. Results: Preliminary searches were conducted in early 2025. The review is anticipated to be completed by May 2026. Conclusions: This review will identify theoretical mechanisms and core components driving the effectiveness of self-guided digital interventions for workplace burnout, stress, and psychological well-being. By identifying theoretical background, rationale, content, activities, characteristics, and implementation factors behind evidence-based digital interventions, the findings will guide the development of scalable and accessible programs that enhance employee wellness, boost productivity, and inform future organizational mental health and workplace wellness initiatives.
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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 | 0,062 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,012 |
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 ».