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Record W3044445527 · doi:10.7202/1070245ar

Enjeux et solutions en santé mentale et travail : le point de vue des gestionnaires d’une grande organisation de santé

2020· article· fr· W3044445527 on OpenAlexaffvenueabout
Marc Corbière, Maud Mazaniello-Chézol, Marie-France Bastien, Steve Geoffrion, Catherine Briand, Mélanie Lavoie‐Tremblay, Anick Hurtubise, Pascal Tanguay

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicWorkplace Health and Well-being
Canadian institutionsCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les problèmes de santé mentale en milieu de travail représentent un enjeu important pour les organismes publics, particulièrement pour les personnes travaillant dans le secteur de la santé, confrontées à de multiples changements suite à la récente réforme du système de santé québécois. Les gestionnaires doivent prendre en considération la santé mentale des employés au sein de leur organisation afin d’assurer leur santé et productivité. Ils sont donc appelés à assumer un rôle incluant la prévention (p. ex. détecter des signes avant-coureurs des problèmes de santé mentale), la gestion d’équipe (p. ex. travailler à la reconnaissance au travail) et l’accompagnement des employés dans leurs tâches lors du retour au travail après une absence maladie due à un trouble mental courant (p. ex. dépression). Bien qu’il existe une littérature foisonnante sur le rôle du gestionnaire dans la prévention des problèmes de santé mentale en milieu de travail et dans le champ de la réadaptation au travail à la suite d’une absence maladie due à un trouble mental courant, à notre connaissance peu de recherches ont été menées sur ces enjeux perçus par les gestionnaires de grandes organisations de santé. En outre, les solutions possibles n’ont pas été explorées dans ce contexte. Objectif L’objectif de l’étude est de documenter, du point de vue des gestionnaires d’une grande organisation de santé au Québec, les enjeux liés à la santé mentale et travail (de la prévention à la réadaptation) ainsi que les solutions pour y faire face. Méthode Cette recherche de nature participative consistait en des groupes de discussion avec des gestionnaires sur le thème « santé mentale et travail : enjeux et solutions ». Une analyse thématique a été réalisée. Au total, 83 gestionnaires répartis dans 10 groupes de discussion ont participé à cette étude. Résultats Des groupes de discussion, 6 grandes catégories conceptuelles ont émergé : 1) le cadre de gestion ; 2) la gestion des ressources humaines, financières, matérielles et informationnelles ; 3) la gestion de la santé mentale et des outils ; 4) la collaboration, les rôles et les actions des parties prenantes ; 5) le sentiment d’appartenance des employés à l’organisation ; 6) l’équilibre entre le travail et la vie privée. De ces grandes catégories conceptuelles, 23 enjeux spécifiques et solutions inhérentes ont émergé. Conclusions Le consensus qui se dégage de cette étude est qu’il est nécessaire d’avoir accès à une série d’outils (p. ex. un coffre à outils) afin d’aider les gestionnaires à franchir les différentes étapes, de la prévention des problèmes dans leur milieu de travail à la réadaptation et au retour au travail à la suite d’un trouble mental courant. Les résultats ont également souligné la nécessité de mieux définir les rôles de chaque partie prenante dans ce processus. Ces résultats apportent un nouvel éclairage sur les enjeux et solutions potentielles perçus par les gestionnaires d’une grande organisation de santé. Ces résultats pourraient éventuellement être utilisés dans d’autres contextes similaires.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.220
Threshold uncertainty score0.437

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0100.016
Scholarly communication0.0130.006
Open science0.0030.009
Research integrity0.0070.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations8
Published2020
Admission routes3
Has abstractyes

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