Mindfulness and compassion-oriented practices at work reduce distress and enhance self-care of palliative care teams: a mixed-method evaluation of an “on the job“ program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maintaining a sense of self-care while providing patient centered care, can be difficult for practitioners in palliative medicine. We aimed to pilot an "on the job" mindfulness and compassion-oriented meditation training for interdisciplinary teams designed to reduce distress, foster resilience and strengthen a prosocial motivation in the clinical encounter. METHODS: Our objective was to explore the feasibility and effectiveness of this newly developed training. The study design was an observational, mixed-method pilot evaluation, with qualitative data, self-report data, as well as objective data (cortisol) measured before and after the program. Twenty-eight staff members of an interdisciplinary palliative care team participated in the 10-week training conducted at their workplace. Measures were the Perceived Stress Questionnaire, the Maslach Burnout Inventory, the somatic complaints subscale of the SCL-90-R, the Emotion Regulation Skills Questionnaire, the Hospital Anxiety and Depression Scale, and a Goal Attainment Scale that assessed two individual goals. Semi-structured interviews were employed to gain insight into the perceived outcomes and potential mechanisms of action of the training. T-tests for dependent samples were employed to test for differences between baseline and post-intervention. RESULTS: Significant improvements were found in two of three burnout components (emotional exhaustion and personal accomplishment), anxiety, stress, two emotional regulation competences and joy at work. Furthermore, 85% of the individual goals were attained. Compliance and acceptance rates were high and qualitative data revealed a perceived enhancement of self-care, the integration of mindful pauses in work routines, a reduction in rumination and distress generated in the patient contact as well as an enhancement of interpersonal connection skills. An improvement of team communication could also be identified. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the training may be a feasible, effective and practical way of reducing caregiver-distress and enhancing the resources of palliative care teams.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».