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Enregistrement W3068069762 · doi:10.1093/pch/pxaa068.044

45 Helping the Helpers: Peer Critical Incident Stress Management for NICU Health Care Providers to Improve Resilience, Burnout and Patient Safety

2020· article· en· W3068069762 sur OpenAlexaff
Natasha Lifeso, Matthew Hicks, Chloë Joynt

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutNursingMultidisciplinary approachHealth careFeelingMedicinePeer supportPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction/Background Health care providers in neonatal intensive care units (NICU) experience critical or distressing events that can overwhelm their usual coping skills and lead to significant stress. Ineffective support for health care providers dealing with critical incidents can lead to poor unit resilience, staff burnout and compromised patient care behaviours. A formalized peer program and process to address critical workplace incidents and support care providers, “Critical Incident Stress Management (CISM)” is used in many first responder professions. While there is growing interest in implementing peer CISM teams in critical care units, there is a lack of research describing the impact of CISM in NICU. Objectives This study examined the effect of implementing a multidisciplinary NICU health care provider peer CISM team on resilience, burnout, and team/safety culture in a tertiary NICU. Design/Methods Multidisciplinary team members were peer selected and formally CISM trained. Change management strategies were employed to introduce CISM to the NICU. All health care providers were invited to complete an anonymous online or paper survey before and 1 year after NICU CISM team implementation. The survey contained validated measures of resilience, burnout, and team/safety culture that were analyzed pre and post intervention. Results The response rate pre-intervention was 66% (114/172 staff) and 32% post (60/186 staff). Stress recognition significantly improved as fewer staff reported being less effective at work when feeling stressed post incident (74% vs 61%, pre and post CISM respectively, p<0.05) (Table 1). Fewer staff reported feeling burned out from their work (41% vs 31%, p=0.4), trending towards improved resilience (Table 1). Communication in the NICU significantly improved as staff indicated debriefing methods met their needs (38% vs 57%, p<0.05) and felt comfortable speaking up about safety concerns (66% vs 78%) (Table 1). Post-intervention, despite feelings of increased workload indicated by a significant decrease in agreement that “NICU staff levels were sufficient for patient load” (54% vs 33%, p<0.001), a majority of staff reported a supportive environment in the NICU (59% vs 77%, p=0.08) (Table 1). Work culture significantly improved as staff felt rewarded and recognized for improving quality (13% vs 31%, p<0.05) (Table 1). Conclusion Implementation of a peer CISM team led to improved NICU care provider resilience, stress recognition, and team culture, all of which can mitigate the effects of increased patient load. Findings from this research and knowledge gained from the CISM implementation process should be shared with other health care environments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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