45 Helping the Helpers: Peer Critical Incident Stress Management for NICU Health Care Providers to Improve Resilience, Burnout and Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».