What influences safety in paramedicine? Understanding the impact of stress and fatigue on safety outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to build on extant research linking fatigue to safety outcomes in paramedicine by assessing the influence of a multiplicity of workplace stressors, including chronic and critical incident stresses on safety outcomes. METHODS: A cross-sectional survey was deployed to 10 paramedic services in Ontario. Validated survey instruments measured operational and organizational chronic stress, critical incident stress, post-traumatic stress symptomatology (PTSS), fatigue, safety outcomes, and demographics. Analysis of covariance assessed associations of workplace stresses with safety outcomes and corroborated findings using hierarchical linear model and generalized estimating equations (GEE) by taking into account paramedic service when assessing the proposed associations. A non-responder survey was conducted to asses for demographic differences in those who did and did not complete the survey. RESULTS: < 0.01). Finally, the bivariate analysis showed increased stress factors and fatigue was associated with increased safety outcomes. CONCLUSION: These findings illustrate that a host of different stressors may influence safety-related behaviors. For those interested in safety, these findings point to the need for a holistic focus on fatigue and stress in paramedicine.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».