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Enregistrement W2008615047 · doi:10.1186/1472-6963-10-72

Computer-assisted resilience training to prepare healthcare workers for pandemic influenza: a randomized trial of the optimal dose of training

2010· article· en· W2008615047 sur OpenAlexafffund
Robert Maunder, William J. Lancee, Reet Mae, Leslie Vincent, Nathalie Peladeau, Mary Agnes Beduz, Jonathan Hunter, Molyn Leszcz

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCoping (psychology)PandemicHealth careRandomized controlled trialAbsenteeismInterpersonal communicationHealth administrationPsychological resilienceNursingPublic healthClinical psychologyPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Working in a hospital during an extraordinary infectious disease outbreak can cause significant stress and contribute to healthcare workers choosing to reduce patient contact. Psychological training of healthcare workers prior to an influenza pandemic may reduce stress-related absenteeism, however, established training methods that change behavior and attitudes are too resource-intensive for widespread use. This study tests the feasibility and effectiveness of a less expensive alternative - an interactive, computer-assisted training course designed to build resilience to the stresses of working during a pandemic. METHODS: A "dose-finding" study compared pre-post changes in three different durations of training. We measured variables that are likely to mediate stress-responses in a pandemic before and after training: confidence in support and training, pandemic-related self-efficacy, coping style and interpersonal problems. RESULTS: 158 hospital workers took the course and were randomly assigned to the short (7 sessions, median cumulative duration 111 minutes), medium (12 sessions, 158 minutes) or long (17 sessions, 223 minutes) version. Using an intention-to-treat analysis, the course was associated with significant improvements in confidence in support and training, pandemic self-efficacy and interpersonal problems. Participants who under-utilized coping via problem-solving or seeking support or over-utilized escape-avoidance experienced improved coping. Comparison of doses showed improved interpersonal problems in the medium and long course but not in the short course. There was a trend towards higher drop-out rates with longer duration of training. CONCLUSIONS: Computer-assisted resilience training in healthcare workers appears to be of significant benefit and merits further study under pandemic conditions. Comparing three "doses" of the course suggested that the medium course was optimal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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