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Enregistrement W4206554855 · doi:10.1186/s12888-021-03637-w

The new frontline: exploring the links between moral distress, moral resilience and mental health in healthcare workers during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4206554855 sur OpenAlexafffundabout
Edward G. Spilg, Cynda Hylton Rushton, Jennifer L. Phillips, Tetyana Kendzerska, Mysa Saad, Wendy Gifford, Mamta Gautam, Rajiv Bhatla, Jodi D. Edwards, Lena C. Quilty, Chloe Leveille, Rébecca Robillard

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Medical AssociationAssociated Medical ServicesOntario Society of Occupational TherapistsCentre for Addiction and Mental HealthOttawa Hospital Research InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésMoral injuryAnxietyDistressPsychologyPsychological resilienceMental healthHealth careClinical psychologyDistressingPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Global health crises, such as the COVID-19 pandemic, confront healthcare workers (HCW) with increased exposure to potentially morally distressing events. The pandemic has provided an opportunity to explore the links between moral distress, moral resilience, and emergence of mental health symptoms in HCWs. METHODS: A total of 962 Canadian healthcare workers (88.4% female, 44.6 + 12.8 years old) completed an online survey during the first COVID-19 wave in Canada (between April 3rd and September 3rd, 2020). Respondents completed a series of validated scales assessing moral distress, perceived stress, anxiety, and depression symptoms, and moral resilience. Respondents were grouped based on exposure to patients who tested positive for COVID-19. In addition to descriptive statistics and analyses of covariance, multiple linear regression was used to evaluate if moral resilience moderates the association between exposure to morally distressing events and moral distress. Factors associated with moral resilience were also assessed. FINDINGS: Respondents working with patients with COVID-19 showed significantly more severe moral distress, anxiety, and depression symptoms (F > 5.5, p < .020), and a higher proportion screened positive for mental disorders (Chi-squared > 9.1, p = .002), compared to healthcare workers who were not. Moral resilience moderated the relationship between exposure to potentially morally distressing events and moral distress (p < .001); compared to those with higher moral resilience, the subgroup with the lowest moral resilience had a steeper cross-sectional worsening in moral distress as the frequency of potentially morally distressing events increased. Moral resilience also correlated with lower stress, anxiety, and depression symptoms (r > .27, p < .001). Factors independently associated with stronger moral resilience included: being male, older age, no mental disorder diagnosis, sleeping more, and higher support from employers and colleagues (B [0.02, |-0.26|]. INTERPRETATION: Elevated moral distress and mental health symptoms in healthcare workers facing a global crisis such as the COVID-19 pandemic call for the development of interventions promoting moral resilience as a protective measure against moral adversities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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