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Enregistrement W3196977313 · doi:10.2196/32663

Exploring the Well-being of Health Care Workers During the COVID-19 Pandemic: Protocol for a Prospective Longitudinal Study

2021· article· en· W3196977313 sur OpenAlexaffvenueabout
Jenny J. W. Liu, Anthony Nazarov, Rachel A. Plouffe, Callista Forchuk, Erisa Deda, Dominic Gargala, Tri Le, Jesse Bourret-Gheysen, Vanessa Ferry de Oliveira Soares, Maede S. Nouri, Fardous Hosseiny, Patrick Smith, Maya Roth, Arlene G. MacDougall, Michelle Marlborough, Rakesh Jetly, Alexandra Heber, Joy Albuquerque, Ruth A. Lanius, Ken Balderson, Gabrielle Dupuis, Viraj Mehta, J. Don Richardson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesVeterans Affairs CanadaRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of TorontoSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingStressorMental healthAnxietyDistressLongitudinal studyMedicinePandemicPsychologyHealth careNursingClinical psychologyPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health care workers (HCWs) have experienced several stressors associated with the COVID-19 pandemic. Structural stressors, including extended work hours, redeployment, and changes in organizational mandates, often intersect with interpersonal and personal stressors, such as caring for those with COVID-19 infections; worrying about infection of self, family, and loved ones; working despite shortages of personal protective equipment; and encountering various difficult moral-ethical dilemmas. OBJECTIVE: The paper describes the protocol for a longitudinal study seeking to capture the unique experiences, challenges, and changes faced by HCWs during the COVID-19 pandemic. The study seeks to explore the impact of COVID-19 on the mental well-being of HCWs with a particular focus on moral distress, perceptions of and satisfaction with delivery of care, and how changes in work structure are tolerated among HCWs providing clinical services. METHODS: A prospective longitudinal design is employed to assess HCWs' experiences across domains of mental health (depression, anxiety, posttraumatic stress, and well-being), moral distress and moral reasoning, work-related changes and telehealth, organizational responses to COVID-19 concerns, and experiences with COVID-19 infections to self and to others. We recruited HCWs from across Canada through convenience snowball sampling to participate in either a short-form or long-form web-based survey at baseline. Respondents to the baseline survey are invited to complete a follow-up survey every 3 months, for a total of 18 months. RESULTS: A total of 1926 participants completed baseline surveys between June 26 and December 31, 2020, and 1859 participants provided their emails to contact them to participate in follow-up surveys. As of July 2021, data collection is ongoing, with participants nearing the 6- or 9-month follow-up periods depending on their initial time of self-enrollment. CONCLUSIONS: This protocol describes a study that will provide unique insights into the immediate and longitudinal impact of the COVID-19 pandemic on the dimensions of mental health, moral distress, health care delivery, and workplace environment of HCWs. The feasibility and acceptability of implementing a short-form and long-form survey on participant engagement and data retention will also be discussed. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/32663.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,007

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 Opus0,702
Tête enseignante GPT0,669
Écart entre enseignants0,033 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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