Dublin hospital workers’ mental health during the peak of Ireland’s COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital-based healthcare workers have experienced significant psychological stressors during the COVID-19 pandemic. AIM: To evaluate the mental health of hospital workers during the third wave of the COVID-19 pandemic in Dublin, Ireland. METHODS: Cross-sectional anonymous online survey of hospital workers (n = 377; 181 doctors (48.0%), 166 nurses (44.0%), 30 radiographers (8.0%)), collecting demographic information, COVID-19 exposure history and mental health measures. RESULTS: There were significant differences between profession groups in gender, experience, COVID-19 infection history, exposure to COVID-19 positive acquaintances, and work areas. Moderate-severe post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms were found in 45.1% (95% CI 40.1-50.1%) of all participants; significantly fewer doctors reported moderate-severe PTSD symptoms (26%; 95% CI 22-36%). A World Health Organisation-5 Wellbeing Index (WHO-5) score ≤ 32, indicating low mood, was reported by 52% (95% CI 47-57%) of participants; significantly fewer doctors reported low mood (46%; 95% CI 39-53%). One-week suicidal ideation and planning were reported respectively by 13% (95% CI 10-16%) and 5% (95% CI 3-7%) of participants with no between-group differences. Doctors reported significantly less moral injury than other groups. There were no significant between-group differences regarding coping styles. Work ability was insufficient in 39% (95% CI 34-44%) of staff; no between-group differences. CONCLUSIONS: Dublin hospital workers reported high levels of PTSD symptoms, mood disturbance, and moral injury during the COVID-19 pandemic. Concerning levels of suicidal ideation and planning existed in this cohort. Differences in degrees of post-traumatic stress, moral injury, and wellbeing were found between profession groups, which should be considered when planning any supports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».