Support for health care workers and psychological distress: thinking about now and beyond the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study explores the relationship between emotional support, perceived risk and mental health outcomes among health care workers, who face high rates of burnout and mental distress since the beginning of the COVID-19 pandemic. METHODS: A cross-sectional, multicentred online survey of health care workers in the Greater Toronto Area, Ontario, Canada, during the first wave of the COVID-19 pandemic evaluated coping strategies, confidence in infection control, impact of previous work during the 2003 SARS outbreak and emotional support. Mental health outcomes were assessed using the Generalized Anxiety Disorder scale, the Impact of Event Scale - Revised and the Patient Health Questionnaire (PHQ-9). RESULTS: Of 3852 participants, 8.2% sought professional mental health services while 77.3% received emotional support from family, 74.0% from friends and 70.3% from colleagues. Those who felt unsupported in their work had higher odds ratios of experiencing moderate and severe symptoms of anxiety (odds ratio [OR] = 2.23; 95% confidence interval [CI]: 1.84-2.69), PTSD (OR = 1.88; 95% CI: 1.58-2.25) and depression (OR = 1.88; 95% CI: 1.57-2.25). Nearly 40% were afraid of telling family about the risks they were exposed to at work. Those who were able to share this information demonstrated lower risk of anxiety (OR = 0.58; 95% CI: 0.48-0.69), PTSD (OR = 0.48; 95% CI: 0.41-0.56) and depression (OR = 0.55; 95% CI: 0.47-0.65). CONCLUSION: Informal sources of support, including family, friends and colleagues, play an important role in mitigating distress and should be encouraged and utilized more by health care workers.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».