Interventions to promote or improve the mental health of primary care nurses: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To synthesize the evidence on the effectiveness of interventions aiming to promote or improve the mental health of primary care nurses. BACKGROUND: Primary care nurses have been found to have high levels of emotional exhaustion and to be at increased risk of suffering from burnout, anxiety and depression. Given the increasingly critical role of nurses in high-performing primary care, there is a need to identify interventions that can effectively reduce these professionals' mental health problems and promote their well-being. EVALUATION: We conducted a systematic review on the effectiveness of interventions at the individual, group, work environment or organizational level. KEY ISSUES: Eight articles reporting on seven unique studies met all eligibility criteria. They were non-randomized pre-post intervention studies and reported positive impacts of interventions on at least some outcomes, though caution is warranted in interpreting these results given the moderate-weak methodological quality of studies. CONCLUSIONS: This systematic review found moderate-weak evidence that primary, secondary and combined interventions can reduce burnout and stress in nurses practising in community-based health care settings. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The results highlight a need for the implementation and evaluation of new strategies tailored for community-based nurses practising in primary care.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».