The Impact of HeartMath Resiliency Training on Health Care Providers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care providers must think clearly and make critical decisions under stressful circumstances. Providing effective strategies for managing stress in the moment helps mitigate the physical, emotional, and psychological impacts associated with caring for others and promotes resiliency. Staff may also utilize these techniques with patients and their families to help alleviate the symptoms of stress that may be experienced as the result of illness. AIM: The purpose of this study was to measure whether HeartMath techniques reduce stress and improve resiliency in health care providers. METHODS: Study participants were asked to complete the Personal and Organizational Quality Assessment-Revised 4 Scale (2016) immediately before the start of training and then again 4 to 6 weeks after completion of the class. Participants were also asked to voluntarily share their experiences using HeartMath techniques personally or with family, friends, and patients. RESULTS: Significant improvements were found in 3 of 4 primary scales (organizational stress, emotional stress, and physical stress) and in 6 of 9 subscales on the Personal and Organizational Quality Assessment-Revised 4 Scale indicating a positive impact on employee health, well-being, and performance. Stories shared by participants posttraining indicated that HeartMath techniques were being used personally and with patients as an adjunct in the management of pain, anxiety, and insomnia. CONCLUSIONS: This study supports existing evidence that HeartMath techniques are effective in managing stress and increasing resiliency. These techniques are also valuable tools for health care providers to use with patients and their families in the management of symptoms such as pain, anxiety, and sleeplessness related to hospitalization and illness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle