Pediatric hematology/oncology healthcare professional emotional health during COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Little is known about the impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on healthcare professional emotional health in pediatric hematology/oncology. Primary objective was to describe anxiety, depression, positive affect, and perceived stress among pediatric hematology/oncology healthcare professionals following a COVID-19 outbreak. Secondary objectives were to compare these outcomes based on contact with a positive person, and to identify risk factors for worse outcomes. MATERIALS AND METHODS: We included 272 healthcare professionals working with pediatric hematology/oncology patients. We determined whether respondents had direct or indirect contact with a COVID-19-positive individual and then measured outcomes using the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) depression, anxiety, and positive affect measures, and the Perceived Stress Scale. RESULTS: Among eligible respondents, 205 agreed to participate (response rate 75%). Sixty-nine (33.7%) had contact with a COVID-19-positive person. PROMIS anxiety, depression, and positive affect scores were similar to the general United States population. Those who had contact with a COVID-19-positive individual did not have significantly different outcomes. In multiple regression, non-physicians had significantly increased anxiety (nurses: p = 0.013), depression (nurses: p = 0.002, pharmacists: p = 0.038, and other profession: p = 0.021), and perceived stress (nurses: p = 0.002 and other profession: p = 0.011) when compared to physicians. CONCLUSIONS: Pediatric hematology/oncology healthcare professionals had similar levels of anxiety, depression, and positive affect as the general population. Contact with a COVID-19-positive individual was not significantly associated with outcomes. Non-physician healthcare professionals had more anxiety, depression, and perceived stress when compared to physicians. These findings may help to develop programs to support healthcare professional resilience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».