An iterative approach to promoting departmental wellbeing during <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS, AND OBJECTIVES: Addressing wellbeing among learners, faculty, and staff during the COVID-19 pandemic is a challenge for many clinical departments. Continued and systemic supports are needed to combat the pandemic's impact on mental health and wellbeing. This article describes an iterative approach to conducting a needs assessment and implementing a COVID-19-related wellness initiative in a psychiatry department. METHODS: Development of the initiative followed the Plan-Do-Study-Act (PDSA) quality improvement cycle and was informed by Shanafelt and colleagues' framework for supporting healthcare workers during the COVID-19 pandemic. Key features included the establishment of a Wellness Working Group, the curation of relevant resources on the Department's website, and the deployment of regular, monthly surveys that informed the creation of further supports, such as a weekly online drop-in support group. RESULTS: Survey response rates ranged from 22% to 32% (n = 90-127) throughout our initiative. Across multiple surveys, approximately 80% of respondents reported feeling supported or very supported by the Department, and 90% were satisfied or very satisfied with the quantity and quality of information provided. Our support group and resources page were accessed by nearly one-quarter and one-third of respondents, respectively, with satisfaction rates of 81% or higher. Consistent with the Department's mandate, ensuring equity was a key focus of the Working Group throughout its operations. CONCLUSIONS: There is potential for this model to be scaled to create a faculty-wide, institution-wide, or regional approach to addressing wellbeing. Other departments may also wish to adopt similar approaches to supporting their members during this challenging time.
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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 | 0,077 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».