Cognitive flow in health care settings: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The state of cognitive flow, colloquially known as being 'in the zone', has been linked with enhanced performance, happiness, career satisfaction and decreased burnout. However, the concept has not been adopted strongly in health care training, continuing professional development, or daily practice. A systematic review with a narrative synthesis was undertaken to map the evidence for flow in health care. METHODS: A search was conducted in MEDLINE, PsycInfo, and EMBASE in July 2019 and updated in October 2020 for manuscripts discussing flow in all health care disciplines. Articles published between 1806 and 13 October 2020 were included. Two authors independently reviewed titles and abstracts (and subsequently full texts where necessary) for inclusion. Disagreements were resolved by consensus. Data were extracted on location, manuscript type, population and context, measures, and key findings. RESULTS: A total of 4923 unique abstracts were initially retrieved, and 15 articles were included in the final review. We report on the experience, benefits and strategies to support flow in health care. Flow may benefit providers by enhancing career enjoyment, wellness and performance, while mitigating exhaustion, burnout, and stress. Although research from other domains has focused on supporting flow through individualised training, our results highlight the importance of system and environmental factors. CONCLUSIONS: Supporting professional and trainee flow in health care requires a holistic approach, including individual training and system-level interventions.
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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».