Stress and Burnout Among Mental Health Staff During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has deeply altered social and working environments among health care workers. These health care workers are therefore at risk of additional psychosocial strain and ensuing metal health symptoms, which indirectly affects patient care. In this study, we aimed to assess the psychosocial and psychopathological impact of COVID-19 among acute care mental health and addictions staff. METHODS: This study is a cross-sectional survey and contains a sample size of 60 mental health and addiction acute care workers recruited from within Nova Scotia Health Authority. The survey was constructed using the online survey system, Opinio, and consisted of three sections: demographic variables (gender, age group and profession); the DASS-21 Questionnaire (which provides dimensional measures of stress, anxiety and depression); and the MBI-HSS (MP) Questionnaire (which measures three dimensions of burnout-emotional exhaustion, depersonalization and personal achievement). RESULTS: The majority of participants had at least one pathologic score on the DASS-21 and MBI-HSS (MP) sections (75.5% and 93.5%, respectively). The median severity on the DASS-21 and MBI-HSS (MP) were both moderate, with the younger age group (20-35 years) having more significant burnout scores (p = 0.0494). Simple logistic regression showed a significant relationship between burnout severity and pathologic distress, and simple linear regression showed significant correlation between DASS-21 and MBI-HSS (MP) scores, with a R2 value of 0.4633. CONCLUSION: More planning, programs, resources and further research are needed to support wellness and recovery of all health care professionals who work at the mental health and addictions acute care unit.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».