Preventing and Addressing the Stress Reactions of Health Care Workers Caring for Patients With COVID-19: Development of a Digital Platform (Be + Against COVID)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 became a major public health concern in March 2020. Due to the high rate of hospitalizations for COVID-19 in a short time, health care workers and other involved staff are subjected to a large workload and high emotional distress. OBJECTIVE: The objective of this study is to develop a digital tool to provide support resources that might prevent and consider acute stress reactions in health care workers and other support staff due to the COVID-19 pandemic. METHODS: The contents of the digital platform were created through an evidence-based review and consensus conference. The website was built using the Google Blogger tool. The Android version of the app was developed in the Java and XML languages using Android Studio version 3.6, and the iOS version was developed in the Swift language using Xcode version 11.5. The app was evaluated externally by the Andalusian Agency for Healthcare Quality. RESULTS: We detected the needs and pressing situations of frontline health care workers, and then, we proposed a serial of recommendations and support resources to address them. These resources were redesigned using the feedback received. A website in three different languages (Spanish, English, and Portuguese) and a mobile app were developed with these contents, and the AppSaludable Quality Seal was granted to the app. A specific self-report scale to measure acute stress and additional tools were included to support the health care workforce. This instrument has been used in several Latin American countries and has been adapted considering cultural differences. The resources section of the website was the most visited with 18,516 out of 68,913 (26.9%) visits, and the "Self-Report Acute Stress Scale" was the most visited resource with 6468 out of 18,516 (34.9%) visits. CONCLUSIONS: The Be + against COVID platform (website and app) was developed and launched to offer a pool of recommendations and support resources, which were specifically designed to protect the psychological well-being and the work morale of health care workers. This is an original initiative different from the usual psychological assistance hotlines.
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 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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».