A Proposed Taxonomy to Holistically Classify Employee Mental Health Programs: Qualitative Taxonomy Development Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number and diversity of employee mental health programs (EMHPs), solutions employers offer to their workforce to improve mental health, have expanded rapidly in recent years, driven by advancements in digital technology and increased global awareness of employee mental health. This dynamic has resulted in a diverse and nontransparent EMHP landscape. While existing taxonomies address specific aspects of mental health programs, a comprehensive taxonomy for classifying EMHPs in more detail remains absent. Establishing such a taxonomy would benefit researchers and practitioners by providing a common standard for categorizing EMHPs and thereby enhance transparency. Objective: This research aimed to develop and evaluate a comprehensive taxonomy to holistically classify EMHPs, providing a practical and standardized tool for various target groups to categorize, develop, and select EMHPs. Methods: A thorough taxonomy development process with 4 iterations was applied. The first 2 iterations used conceptual-to-empirical approaches and involved scoping reviews to identify relevant dimensions and characteristics of EMHPs. The latter 2 iterations used empirical-to-conceptual approaches and included semistructured qualitative interviews. The third iteration, involving employee interviews, aimed to identify further dimensions and characteristics of EMHPs to develop the initial taxonomy. During the fourth iteration, 17 international experts were interviewed to refine and validate the initial taxonomy. After the fourth iteration, the taxonomy was evaluated by applying it to 3 real-world EMHPs through a focus group with 5 experts to ensure that all ending conditions and the evaluation goals were met. The interrater reliability was analyzed using the proportion of observed agreement and Fleiss κ. Results: The resulting taxonomy comprises 2 metadimensions, 21 dimensions, and 69 characteristics, offering a standardized framework for EMHP classification and analysis. Experts successfully applied the taxonomy to classify 3 selected EMHPs, resulting in an overall proportion of observed agreement of 85% and a Fleiss κ of 66%. Across dimensions, the proportion of observed agreement ranged from 64% to 100%, with Fleiss κ ranging from 20% to 100% (P values ranging from P=.004 to P<.001). Conclusions: This taxonomy contributes to establishing a common standard for holistic EMHP classification. It benefits both mental health researchers and practitioners in fostering transparency and serves as a structured tool for EMHP analysis. The taxonomy enables researchers to conduct relevant future research, including the systematic identification of EMHP archetypes. In practice, the taxonomy can guide providers in market gap identification and EMHP development, inform employers in decision-making, and assist policymakers in setting up targeted support mechanisms for EMHP implementation.
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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 | 0,076 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».