Impacts of Morally Distressing Experiences on the Mental Health of Canadian Health Care Workers During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Research is urgently needed to understand health care workers’ (HCWs’) experiences of moral-ethical dilemmas encountered throughout the COVID-19 pandemic, and their associations with organizational perceptions and personal well-being. The purpose of this research is to evaluate associations between workplace experiences during COVID-19, moral distress, and the psychological well-being of Canadian HCWs. Method A total of 1383 French- and English-speaking Canadian HCWs employed during the COVID-19 pandemic were recruited to participate in an online survey. Participants completed measures reflecting moral distress, perceptions of organizational response to the pandemic, burnout, and symptoms of psychological disorders, including depression, anxiety, and posttraumatic stress disorder. Results Structural equation modeling showed that when organizational predictors were considered together, resource adequacy, positive work life impact, and ethical work environment negatively predicted severity of moral distress, whereas COVID-19 risk perception positively predicted severity of moral distress. Moral distress also significantly and positively predicted symptoms of depression, anxiety, PTSD, and burnout. Conclusions Our findings highlight an urgent need for HCW organizations to implement strategies designed to prevent long-term moral and psychological distress within the workplace. Ensuring availability of adequate resources, reducing HCW risk of contracting COVID-19, providing organizational support regarding individual priorities, and upholding ethical considerations are crucial to reducing severity of moral distress in HCWs.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».