The Impact of HeartMath Resiliency Training on Health Care Providers
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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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».