Computer-assisted resilience training to prepare healthcare workers for pandemic influenza: a randomized trial of the optimal dose of training
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».