Prevalence of Psychiatric Disorders Among Toronto Hospital Workers One to Two Years After the SARS Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine the incidence of psychiatric disorders among health care workers in Toronto in the one- to two-year period after the 2003 outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS) and to test predicted risk factors. METHODS: New-onset episodes of psychiatric disorders were assessed among 139 health care workers by using the Structured Clinical Interview for DSM-IV and the Clinician-Administered PTSD Scale. Past history of psychiatric illness, years of health care experience, and the perception of adequate training and support were tested as predictors of the incidence of new-onset episodes of psychiatric disorders after the SARS outbreak. RESULTS: The lifetime prevalence of any depressive, anxiety, or substance use diagnosis was 30%. Only one health care worker who identified the SARS experience as a traumatic event was diagnosed as having PTSD. New episodes of psychiatric disorders occurred among seven health care workers (5%). New episodes of psychiatric disorders were directly associated with a history of having a psychiatric disorder before the SARS outbreak (p=.02) and inversely associated with years of health care experience (p=.03) and the perceived adequacy of training and support (p=.03). CONCLUSIONS: Incidence of new episodes of psychiatric disorders after the SARS outbreak were similar to or lower than community incidence rates, which may indicate the resilience of health care workers who continued to work in hospitals one to two years after the SARS outbreak. In preparation for future events, such as pandemic influenza, training and support may bolster the resilience of health care workers who are at higher risk by virtue of their psychiatric history and fewer years of health care experience.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».