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Enregistrement W3158225947 · doi:10.24840/2184-0954_005.001_0001

COVID-19, SARS-CoV-2: Impact on healthcare workers in the pandemic’s initial months: Rapid review

2021· article· en· W3158225947 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Malone

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Occupational and Environmental Safety · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPandemicMedicineHealth carePersonal protective equipmentStressorAnxietyBurnoutOutbreakFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryVirologyInternal medicineDiseaseClinical psychologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On March 11, 2020 the World Health Organisation declared the SARS-CoV-2 viral outbreak a pandemic. This rapid review aimed to identify the pandemic's impact on frontline healthcare workers during the viral outbreak's initial months. Database searches December 1, 2019 to August 29, 2020 retrieved 18 relevant studies. Findings showed that healthcare workers internationally were negatively impacted by the pandemic. Compared to non-frontline healthcare workers a significantly greater proportion of frontline healthcare workers experienced: burnout, stress, and stressors regarding: childcare, job interference with work-family balance and difficulty getting off-duty time. Compared to male physicians, a significantly greater proportion of female physicians scored low for psychological well-being. Mean scores for stress were significantly higher among females and young healthcare workers (22 to 35 years). Mean scores for anxiety were significantly higher for: nurses compared to technicians, healthcare workers reporting extreme lack of protective equipment and those aged > 30 years. The prevalence of depression among frontline healthcare workers across studies in this review ranged from 9% to 51%. The prevalence of sleep issues ranged from 24% to 60% with some reporting nightmares. However, these studies lack homogeneity. Healthcare workers experienced fear of: contracting the virus (89.8%), spreading it to family (91.3%) and fear of an uncontrollable epidemic (86.8%). Over 90% reported skin lesions due to prolonged use of personal protective equipment. Many lost their lives to the SARS-CoV-2 virus. One prominent impact of the SARS-CoV-2 pandemic is the reported loss of healthcare worker's lives and this paper wishes to pay them tribute.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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