How anxious were Quebec healthcare professionals during the first wave of the COVID-19 pandemic? A web-based cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic may cause significant anxiety among healthcare professionals (HCPs). COVID-19-related psychological impacts on HCPs in Western countries have received relatively little attention. OBJECTIVE: This study aims to assess the levels of anxiety in HCPs working in the province of Quebec (Canada) during the first wave of the COVID-19 pandemic and identify factors associated with changes in anxiety scores. METHODS: An exploratory online cross-sectional survey was conducted among Quebec HCPs from April to July 2020. The Spielberger's State-Trait Anxiety Inventory (STAI) was used to measure state anxiety among HCPs. Descriptive and multivariate analyses were performed. RESULTS: A total of 426 HCPs completed the survey. Anxiety scores ranged from 20 to 75 points, with 80 being the highest possible value on the STAI scale. Being a female HCP [B = 5.89, 95% confidence interval (CI): 2.49-9.3] and declaring having the intention to avoid caring for patients with COVID-19 (B = 3.75, 95% CI: 1.29-6.22) were associated with increased anxiety scores. Having more years of experience was associated with decreased anxiety scores [B = -0.2, 95% CI: -0.32-(-0.08)]. CONCLUSION: Organizational strategies aimed at preventing and relieving anxiety should target junior female HCPs who express the intention to avoid caring for patients with COVID-19. Seniority could become an important criterion in selecting frontline HCPs during pandemics. Further studies are needed to comprehensively examine the impacts of the COVID-19 pandemic on Canadian HCPs and identify evidence-based coping strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».