An Acute Stress Scale for Health Care Professionals Caring for Patients With COVID-19: Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has affected the response capacity of the health care workforce, and health care professionals have been experiencing acute stress reactions since the beginning of the pandemic. In Spain, the first wave was particularly severe among the population and health care professionals, many of whom were infected. These professionals required initial psychological supports that were gradual and in line with their conditions. OBJECTIVE: In the early days of the pandemic in Spain (March 2020), this study aimed to design and validate a scale to measure acute stress experienced by the health care workforce during the care of patients with COVID-19: the Self-applied Acute Stress Scale (EASE). METHODS: Item development, scale development, and scale evaluation were considered. Qualitative research was conducted to produce the initial pool of items, assure their legibility, and assess the validity of the content. Internal consistency was calculated using Cronbach α and McDonald ω. Confirmatory factor analysis and the Mann-Whitney-Wilcoxon test were used to assess construct validity. Linear regression was applied to assess criterion validity. Back-translation methodology was used to translate the scale into Portuguese and English. RESULTS: A total of 228 health professionals from the Spanish public health system responded to the 10 items of the EASE scale. Internal consistency was .87 (McDonald ω). Goodness-of-fit indices confirmed a two-factor structure, explaining 55% of the variance. As expected, the highest level of stress was found among professionals working in health services where a higher number of deaths from COVID-19 occurred (P<.05). CONCLUSIONS: The EASE scale was shown to have adequate metric properties regarding consistency and construct validity. The EASE scale could be used to determine the levels of acute stress among the health care workforce in order to give them proportional support according to their needs during emergency conditions, such as the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».