An Umbrella Review of the Work and Health Impacts of Working in an Epidemic/Pandemic Environment
Notice bibliographique
Résumé
This umbrella review of reviews examined the evidence on the work and health impacts of working in an epidemic/pandemic environment, factors associated with these impacts, and risk mitigation or intervention strategies that address these factors. We examined review articles published in MEDLINE, PsycINFO and Embase between 2000 and 2020. Data extracted from the included reviews were analyzed using a narrative synthesis. The search yielded 1524 unique citations, of which 31 were included. Included studies were focused on health care workers and the risk of infection to COVID-19 or other respiratory illnesses, mental health outcomes, and health care workers' willingness to respond during a public health event. Reviews identified a variety of individual, social, and organizational factors associated with these work and health outcomes as well as risk mitigation strategies that addressed study outcomes. Only a few reviews examined intervention strategies in the workplace such as physical distancing and quarantine, and none included long-term outcomes of exposure or work during an epidemic/pandemic. Findings suggest a number of critical research and evidence gaps, including the need for reviews on occupational groups potentially exposed to or impacted by the negative work and health effects of COVID-19 in addition to health care workers, the long-term consequences of transitioning to the post-COVID-19 economy on work and health, and research with an equity or social determinants of health lens.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».