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Enregistrement W4282913279 · doi:10.1186/s12913-022-08131-x

Providers’ perspectives on implementing resilience coaching for healthcare workers during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4282913279 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Rosen, Mary Preisman, Heather Read, Deanna Chaukos, Rebecca Greenberg, Lianne Jeffs, Robert Maunder, Lesley Wiesenfeld

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCoaching Methods and Impact
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingNursingHealth careBurnoutMedicineMental healthHealth administrationPsychological resiliencePsychosocialQualitative researchPeer supportPandemicMedical educationPsychologyPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic severely exacerbated workplace stress for healthcare workers (HCWs) worldwide. The pandemic also magnified the need for mechanisms to support the psychological wellbeing of HCWs. This study is a qualitative inquiry into the implementation of a HCW support program called Resilience Coaching at a general hospital. Resilience Coaching was delivered by an interdisciplinary team, including: psychiatrists, mental health nurses allied health and a senior bioethicist. The study focuses specifically on the experiences of those who provided the intervention. METHODS: Resilience Coaching was implemented at, an academic hospital in Toronto, Canada in April 2020 and is ongoing. As part of a larger qualitative evaluation, 13 Resilience Coaches were interviewed about their experiences providing psychosocial support to colleagues. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed for themes by the research team. Interviews were conducted between February and June 2021. RESULTS: Coaches were motivated by opportunities to support colleagues and contribute to the overall health system response to COVID-19. Challenges included finding time within busy work schedules, balancing role tensions and working while experiencing burnout. CONCLUSIONS: Hospital-based mental health professionals are well-positioned to support colleagues' wellness during acute crises and can find this work meaningful, but note important challenges to the role. Paired-coaches and peer support among the coaching group may mitigate some of these challenges. Perspectives from those providing support to HCWs are an important consideration in developing support programs that leverage internal teams.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0240,010
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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