Tai Chi and workplace wellness for health care workers: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several studies show positive effects of new non-medical therapies known as complementary and alternative medicines, such as the discipline of tai chi. As healthcare professions are among the most vulnerable for work-related stress, this systematic review aims to investigate the relationship between tai chi practice and wellness of healthcare workers. Methods Cinahl, Scopus, Web of Science and PubMed were searched in September 2019. Full-text articles, written in English and published after 1995, were recruited if they focused on positive effects of tai chi on the psychophysical wellbeing of healthcare workers, in comparison with alternative techniques (such as yoga or traditional care). Outcomes were reduced work-related stress, better physical and psychological function, improvement in attention and/or productivity; no restrictions about study design were applied. Quality assessment was performed with the Newcastle-Ottawa Scale on cohort/cross-sectional studies, the Jadad scale for randomized clinical trial, AMSTAR for systematic reviews and CASE REPORT scale for case study. Results 6/111 papers were included: 3 clinical trials, 1 observational study, 1 systematic review and 1 case report. The methodological quality was of medium level. 2/3 trials found a significant increase in individuals' wellbeing and improvements in stress levels and nursing staff’s motivation in their work. In the observational study tai chi was a prevalent mind-body practice to reduce stress. The systematic review suggested that tai chi could be a useful tool to reduce stress-related chronic pain. In case report the effectiveness was observed in medical students. Conclusions This study highlights the full potential and possible benefits derived from tai chi but its application to improve health professionals' wellbeing is still limited, and the absence of a standardized intervention impacts on the methodological quality and reduces the robustness of the retrieved evidence. Key messages Tai chi can improve many pathological conditions and reduce work-related stress. Further research is needed to gain robust evidence of its efficacy for wellbeing of healthcare workers.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».