Providers’ perspectives on implementing resilience coaching for healthcare workers during the COVID-19 pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle