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Enregistrement W3041667282 · doi:10.1101/2020.07.13.20151183

Stress, Burnout and Depression in Women in Healthcare during COVID-19 Pandemic: Rapid Scoping Review

2020· preprint· en· W3041667282 sur OpenAlexaff
Abi Sriharan, Savithiri Ratnapalan, Andrea C. Tricco, Doina Lupea, Ana Patricia Ayala, Hilary Pang, Dongjoo Daniel Lee

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensQueen's UniversitySickKids FoundationOntario Medical AssociationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOBurnoutPsychological interventionMental healthMedicineAnxietySystematic reviewMEDLINEOccupational stressDepression (economics)Health carePandemicNursingPsychologyClinical psychologyPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives The overall objectives of this rapid scoping review are to (a) synthesize the common triggers of stress, burnout, and depression faced by women in health care during the COVID-19 pandemic, and (b) identify individual-, organizational-, and systems-level interventions that can support the well-being of women HCWs during a pandemic. Design This scoping review is registered on Open Science Framework (OSF) and was guided by the JBI guide to scoping reviews and reported using the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis (PRISMA) extension to scoping reviews. A systematic search of literature databases (Medline, EMBASE, CINAHL, PsycInfo and ERIC) was conducted from 2003 until June 12, 2020. Two reviewers independently assessed full-text articles according to predefined criteria. Interventions We included review articles and primary studies that reported on stress, burnout, and depression in HCWs; that primarily focused on women; and that included the percentage or number of women included. All English language studies from any geographical setting where COVID-19 has affected the population were reviewed. Primary and secondary outcome measures Studies reporting on mental health outcomes (e.g., stress, burnout, and depression in HCWs), interventions to support mental health well-being were included. Results Of the 2,803 papers found, 31 were included. The triggers of stress, burnout and depression are grouped under individual-, organizational-, and systems-level factors. There is a limited amount of evidence on effective interventions that prevents anxiety, stress, burnout and depression during a pandemic. Conclusions Our preliminary findings show that women HCWs are at increased risk for stress, burnout, and depression during the COVID-19 pandemic. These negative outcomes are triggered by individual level factors such as lack of social support; family status; organizational factors such as access to personal protective equipment or high workload; and systems-level factors such as prevalence of COVID-19, rapidly changing public health guidelines, and a lack of recognition at work. Strengths and limitations of this study A rapid scoping review was conducted to identify stress, burnout and depression faced by women HCWs during COVID-19. To ensure the relevance of our review, representatives from the women HCWs were engaged in defining the review scope, developing review questions, approving the protocol and literature search strategies, and identifying key messages. It provides a descriptive synthesis of current evidence on interventions to prevent mental health for women HCWs. Most studies used cross-sectional surveys, making it difficult to determine the longitudinal impact. There was significant variability in the tools used to measure mental health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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