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Enregistrement W3045428547 · doi:10.1186/s40545-020-00252-0

Mental health issues impacting pharmacists during COVID-19

2020· article· en· W3045428547 sur OpenAlexaff
Ali Elbeddini, Cindy Wen, Yasamin Tayefehchamani, Anthony To

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPandemicPharmacistHealth carePharmacyMedicineTriageNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineMedical emergencyPsychiatryDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) impact on the mental health of healthcare workers is extremely detrimental. It is imperative that the psychological health of all healthcare workers be protected. However, an often overlooked member of the healthcare frontline is the pharmacist. Pharmacists provide many types of essential services during the pandemic, which often cannot be done from a remote location. Being frontline healthcare workers, pharmacists have experienced an increase in the number of patients seen, the amount of screening and triage being done, the amount of COVID-19 information being delivered, the number of medication shortages, and the amount of workplace harassment taking place. These activities increase the amount of stress, burden, and frustration felt by pharmacists have a negative impact on their mental health and well-being. This article seeks to address the specific implications of COVID-19 on the mental health of pharmacists.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,317 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations92
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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