Resilience Training for Hospital Workers in Anticipation of an Influenza Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Well before the H1N1 influenza, health care organizations worldwide prepared for a pandemic of unpredictable impact. Planners anticipated the possibility of a pandemic involving high mortality, high health care demands, rates of absenteeism rising up to 20-30% among health care workers, rationing of health care, and extraordinary psychological stress. METHOD: The intervention we describe emerged from the recognition that an expected influenza pandemic indicated a need to build resilience to maintain the health of individuals within the organization and to protect the capacity of the organization to respond to extraordinary demands. Training sessions were one component of a multifaceted approach to reducing stress through effective preparation and served as an evidence based platform for our hospital's response to the H1N1 pandemic. RESULTS: The training was delivered to more than 1250 hospital staff representing more than 22 departments within the hospital. The proportion of participants who felt better able to cope after the session (76%) was significantly higher than the proportion who felt prepared to deal confidently with the pandemic before the session (35%). Ten key themes emerged from our qualitative analysis of written comments, including family-work balance, antiviral prophylaxis, and mistrust or fear towards health care workers. CONCLUSIONS: Drawing on what we learned from the impact of SARS on our hospital, we had the opportunity to improve our organization's preparedness for the pandemic. Our results suggest that an evidence-based approach to interventions that target known mediators of distress and meet standards of continuing professional development is not only possible and relevant, but readily supportable by senior hospital administration.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».