Health uncertainty among healthcare workers during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Health uncertainty among healthcare workers has yet to be examined as a contributor to the psychological toll of the COVID-19 pandemic. We aimed to (1) characterize health uncertainty levels among healthcare workers in a large, U.S. hospital system during the COVID-19 pandemic and (2) examine associations between health uncertainty and psychological outcomes.Methods: From March to June 2020, healthcare workers in a large, urban U.S. healthcare system were invited to complete an online questionnaire. Self-report measures assessed sociodemographic characteristics and job roles, health uncertainty, and emotional wellbeing variables (anxiety, depression, loneliness, self-compassion, and coping confidence). Health uncertainty (categorical and continuous scores) was compared across each variable using correlations and ANOVAs.Results: Healthcare workers (N = 440) were on average 44.5 years of age, 88.9% female, and 84.5% non-Hispanic white. Over half (52%) endorsed experiencing health uncertainty “sometimes” to “all the time”. While unrelated to sociodemographic characteristics (ps > .05), health uncertainty was highest among pharmacists and technicians, with levels significantly higher than other roles including physicians (p < .05) and mental health and spiritual counselors (p < .05). Higher health uncertainty was associated with higher anxiety (p < .001), depression (p < .001), and loneliness (p < .001), higher self-compassion (p = .02), and lower coping confidence (p < .001).Conclusions: Health uncertainty during the COVID-19 pandemic is common among healthcare workers, with higher levels related to poorer emotional wellbeing and less confidence in their coping abilities. Further research is needed to understand the relationships between healthcare workers’ health uncertainties and associated factors (i.e., job roles) and to identify whether health uncertainty may be a modifiable target for future interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».