How Much is Too Much: Vicarious Trauma and Healthcare Professionals
Notice bibliographique
Résumé
When working directly with trauma survivors, healthcare professionals are likely to become attached and involved with clients and their lived experience.Due to the cumulative exposure to clients' traumatic stories, healthcare professionals often experience a phenomenon known as vicarious trauma.Symptoms of vicarious trauma include: depression, anxiety, restlessness, guilt, etc.For this study, I conducted six one-to-one, semi-structured qualitative interviews in Vancouver, Canada.All of the participants were individuals working in the healthcare field.The research findings indicated five major themes: background, experience with vicarious trauma, feelings and emotions, coping techniques and implications for future students.Findings suggest that vicarious trauma is common phenomenon among healthcare practitioners who work with trauma survivors.Unfortunately, there currently is a limited amount of research regarding why vicarious trauma is such an unrepresented aspect of the profession.Results of this study indicate that recreation and leisure activities such as art, music, exercise and mediation were found to be the most common coping techniques when experiencing vicarious trauma.Moreover, findings from this research study suggest a need to add selfcare and trauma training to educational programs for healthcare students.Therefore, early prevention and education regarding coping of vicarious trauma will prepare more resilient healthcare professionals.In turn, future professionals will be able to provide better care for clients, and can stay working in the field longer.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».