The impact of the COVID-19 pandemic on work-related mental disorder claims among healthcare workers : an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare workers (HCWs) have been shown to be impacted physically and mentally by the COVID-19 pandemic, attributed to stress and an increased workload. However, there is currently a gap in the literature regarding examination of mental disorders occurring in the workplace among HCWs. This study aims to address this gap by analyzing mental disorders claims that were accepted for workers’ compensation before and during the pandemic among HCWs and non-HCWs. Cases of mental disorder claims occurring among HCWs and non-HCWs were identified from accepted time-loss claims from the province of British Columbia’s workers’ compensation board (WorkSafeBC). Incidence rates were calculated using monthly estimates of the BC working population from Statistics Canada’s Labour Force Survey as the denominator. The periods assessed were January 2017 – December 2021. Changes in the incidence of mental disorder claims between healthcare workers and non-healthcare workers before and during the pandemic were estimated using controlled interrupted time series analysis. The results from the controlled interrupted time series analysis revealed no change in mental disorders claims among HCWs during the pandemic while a level change occurred for non-HCWs. This phenomenon cannot be attributed to a single factor. Potential explanations include the provincial healthcare system’s response to the pandemic, labour dynamics, as well as how WorkSafeBC addresses mental disorder needs among HCWs. Further research is needed to understand the long-term effects of mental disorders occurring in the HCWs population beyond the pandemic. [An errata to this thesis was made available on 2024-07-23.]
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».