MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3157042286 · doi:10.1177/13591053211012759

Factors mediating the psychological well-being of healthcare workers responding to global pandemics: A systematic review

2021· review· en· W3157042286 sur OpenAlexaff
Jekaterina Schneider, Deborah Talamonti, Benjamin Gibson, Mark Forshaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Psychology · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthBurnoutPsychological interventionAnxietyPandemicHealth careCoping (psychology)PsychologyWell-beingClinical psychologyMedicinePsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)Psychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviewed mediators of psychological well-being among healthcare workers responding to pandemics. After registration on PROSPERO, a systematic review was performed in four databases and 39 studies were included. Worse mental health outcomes, such as stress, depressive symptoms, anxiety and burnout were related to demographic characteristics, contact with infected patients and poor perceived support. Self-efficacy, coping ability, altruism and organisational support were protective factors. Despite limitations in the quality of available evidence, this review highlights the prevalence of poor mental health in healthcare workers and proposes target mediators for future 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Health PsychologyMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207