Maximising resilience resources for mental healthcare staff
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate optimal resources to promote resilience in staff working in inpatient mental health services. The study also provides an example of card sorting methodology used as an efficient way to identify the most helpful resources for resilience. Design/methodology/approach In total, 25 clinical staff participated in the study. A preliminary focus group and brief literature search identified resources used in two tasks. Two card sorting tasks identified resources participants found helpful vs unhelpful and abundant vs scarce, and resources they would find valuable to use more often. Findings The results indicate that most resources helpful to resilience and available to staff were personal resources (relating to positive outlooks or ways of working), whereas resources valuable to resilience but scarce in the working environment were organisational resources (relating to management or social workplace culture). Resources found to not be valuable to resilience were largely personal tangible resources (e.g. smoking, massages). Practical implications The findings and method may be generalisable to other mental health services, giving insight into promoting resilience within individuals and organisations. This information could serve as guidelines to streamline the allocation of organisational resources to best promote resilience across various mental health settings. Originality/value Staff resilience to working in mental health services contributes to high-quality, sustainable patient care. This study provides further insight into how personal and organisational resources are both vital to resilience in staff working in highly challenging environments.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».