Introduction The COVID-19 pandemic and resultant containment effects has had a detrimental effect on individuals’ social, occupational and financial circumstances. Taking a person-centred approach to inquiry and data analysis, we sought to identify classes (or segments) of employees with distinct configurations of responses across several pandemic-related stressors. We also investigated purported risk and resilience factors of membership in these classes. Methods We analyzed data from 4277 employees who completed a pulse survey in August 2020, using latent class analysis to identify classes of employees with unique patterns of responses across six pandemic-related stressors. We also conducted a multinomial logistic regression analysis to explore the associations between several risk and resilience factors (e.g. age, gender, perceived organizational support) and class membership, and we compared the emergent classes’ levels of self-reported mental health. Results The data revealed four unique classes of employees: “adapting,” “conflicted,” “insecure” and “ stressed” (30%, 35%, 21% and 14% of the sample, respectively). All of the risk and resilience factors were associated with being in the adapting class versus the other classes. The adapting employees also showed the most positive self-reported mental health relative to their counterparts. Conclusion By identifying classes of employees with distinct configurations of pandemic-related stressors, as well as differential risk factors and levels of self-reported mental health, the present study offers a starting point for informing work-related interventions with the goal of helping employees most vulnerable to pandemic-related stressors effectively cope with these stressors.

Introduction La pandémie de COVID-19 et les effets du confinement qui en ont découlé ont eu un effet néfaste sur la situation sociale, professionnelle et financière des individus. En adoptant une approche centrée sur la personne pour la recherche d’information et l’analyse des données, nous avons cherché à définir des classes (ou segments) d’employés ayant des configurations spécifiques de réponses relatives à plusieurs facteurs de stress liés à la pandémie. Nous avons également étudié leurs facteurs de risque et de résilience en lien avec l’appartenance à ces classes. Méthodologie Nous avons analysé les données de 4 277 employés ayant répondu à un sondage éclair en août 2020, au moyen d’une analyse de classes latentes pour définir les groupes d’employés ayant des modèles spécifiques de réponses à propos de six facteurs de stress liés à la pandémie. Nous avons également effectué une analyse de régression logistique multinomiale pour explorer les liens entre plusieurs facteurs de risque et de résilience (dont l’âge, le sexe et le soutien organisationnel perçu) et l’appartenance à ces classes, puis nous avons comparé les niveaux de santé mentale autodéclarée dans ces classes émergentes. Résultats Les données ont révélé quatre classes d’employés : « adaptation », « en tension », « avec insécurité » et « en grand stress » (formant respectivement 30 %, 35 %, 21 % et 14 % de l’échantillon). Tous les facteurs de risque et de résilience ont été évalués en lien avec le fait d’appartenir à la classe « adaptation » plutôt qu’aux autres classes. De plus, les employés de la classe « adaptation » ont présenté un meilleur niveau de santé mentale autodéclarée par rapport aux autres. Conclusion Grâce à l’obtention de classes d’employés avec des configurations spécifiques de facteurs de stress liés à la pandémie ainsi que des niveaux de santé mentale autodéclarés et des facteurs de risque différentiels, cette étude offre un point de départ pour éclairer les interventions en contexte professionnel visant à aider les employés les plus vulnérables aux facteurs de stress liés à la pandémie à faire face efficacement à ces derniers.