Workplace interventions to prevent or reduce post‐traumatic stress disorder and symptoms among hospital nurses: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to identify literature on evaluated workplace interventions to prevent or reduce the prevalence or impact of work-related post-traumatic stress disorder (PTSD) and PTSD symptoms among hospital nurses. A second objective was to summarise and compare the characteristics and effectiveness of these interventions. BACKGROUND: A substantial proportion of nurses report PTSD symptoms. Previous reviews have synthesised interventions to address PTSD in military and other high-risk populations, but similar work focusing on nurses has yet to be conducted. METHODS: We conducted a scoping review with the question: What interventions have been studied to prevent or treat PTSD symptoms or PTSD among nurses working in hospitals? We followed the PRISMA Scoping Review Checklist using an unregistered protocol. We searched in twelve academic and grey literature databases (e.g. MedLine, CINAHL) with no language restrictions. We included publications reporting on interventions which were evaluated for measurable impacts on PTSD and PTSD symptoms among nursing staff working in inpatient settings from 1980 to 2019, and charted study characteristics in a spreadsheet. RESULTS: From 7746 results, 63 studies moved to full-text screening, and six studies met inclusion criteria. Methodologies included three randomised controlled studies, one quasi-experimental study, one pre-post feasibility study and one descriptive correlational study. Four studies reported a significant reduction in PTSD scores in intervention groups compared with baseline or comparison, when using debriefing, guided imagery or mindfulness-based exercises. CONCLUSIONS: This review identified six studies evaluating hospital-based interventions to reduce PTSD and PTSD symptoms among hospital nurses, with some positive effects reported, contributing to a preliminary evidence base on reducing workplace trauma. Larger studies can compare nurse subpopulations, and system-level interventions should expand the focus from individuals to organisations. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: This review can inform nursing and hospital leaders developing evidence-based interventions for PTSD among nurses.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».