Women in healthcare experiencing occupational stress and burnout during COVID-19: a rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Context: COVID-19 has had an unprecedent impact on physicians, nurses and other health professionals around the world, and a serious healthcare burnout crisis is emerging as a result of this pandemic. Objectives: We aim to identify the causes of occupational stress and burnout in women in medicine, nursing and other health professions during the COVID-19 pandemic and interventions that can support female health professionals deal with this crisis through a rapid review. Methods: We searched MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO and ERIC from December 2019 to 30 September 2020. The review protocol was registered in PROSPERO and is available online. We selected all empirical studies that discussed stress and burnout in women healthcare workers during the COVID-19 pandemic. Results: The literature search identified 6148 citations. A review of abstracts led to the retrieval of 721 full-text articles for assessment, of which 47 articles were included for review. Our findings show that concerns of safety (65%), staff and resource adequacy (43%), workload and compensation (37%) and job roles and security (41%) appeared as common triggers of stress in the literature. Conclusions and relevance: The current literature primarily focuses on self-focused initiatives such as wellness activities, coping strategies, reliance of family, friends and work colleagues to organisational-led initiatives such as access to psychological support and training. Very limited evidence exists about the organisational interventions such as work modification, financial security and systems improvement.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».