Factors Mediating the Psychological Well-Being of Healthcare Workers Responding to Global Pandemics: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) and the likelihood of future pandemics has raised the attention to the effects of pandemics on the psychological well-being of individuals. Given their indispensable role in such situations, healthcare workers are at greater risk of mental health issues. This paper aimed to review the mediators of psychological well-being among healthcare workers responding to global pandemics. After registration on PROSPERO, a systematic review was performed in four databases. Following study selection (PRISMA guidelines), inclusion criteria and analysis methods were assessed. The quality of the included studies was assessed using the EPHPP criteria. Out of 1467 references, 39 studies were included in this review. In most studies, worse well-being outcomes, such as stress, depressive symptoms, anxiety, and burnout were related to demographic characteristics, direct contact with infected patients, and poor perceived support. In turn, self-efficacy, coping ability, altruism, and support from employers and organisations were found to be protective factors. Despite some limitations in the quality of the available evidence, this review highlights the prevalence of poor mental health outcomes in healthcare workers responding to global pandemics. Future interventions should target the identified mediators to promote psychological well-being among this population, particularly social and organisational support, which may improve workers’ mental health and reduce burnout and turnover.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».