Interventions to reduce occupational stress and burn out within neonatal intensive care units: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Occupational stress is an emerging problem among physician and nurses, and those working in intensive care settings are particularly exposed to the risk of developing burnout. To verify what types of interventions to manage occupational stress and burn out within neonatal intensive care units (NICUs) have been introduced so far and to verify their efficacy among caregivers. PsycINFO (PsycINFO 1967-July week 3 2019), Embase (Embase 1996-2019 week 29) e Medline (Ovid MEDLINE(R) without revisions 1996-July week 2 2019) were systematically searched combining MeSH and free text terms for "burn out" AND "healthcare provider" AND "NICU". Inclusion criteria were interventions directed to healthcare providers settled in NICUs. Only English language papers were included. Six articles were included in the final analysis. All the studies reported an overall efficacy of the interventions in reducing work-related stress, both when individual focused and organisation directed. The analysis revealed low quality of the studies and high heterogeneity in terms of study design, included populations, interventions and their evaluation assessment. There is currently very limited evidence regarding the management of occupational stress and burn out within NICUs. The quality of available studies was suboptimal. The peculiarities of the NICUs should be considered when developing strategies for occupational stress management. Training self-awareness of workers regarding their reactions to the NICU environment, also from the pre-employment stage, could be an additional approach to prevent and manage stress.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».