Are Organizational Interventions Effective in Protecting Healthcare Worker Mental Health during Epidemics/Pandemics? A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
It is unclear how to effectively protect healthcare workers' mental health during infectious disease epidemics. Targeting the occupational determinants of stress may hold more promise than individual stress management, which has received more focus. Through a systematic review of the 2000-2021 English- and French-language scientific literature, we evaluated the effectiveness of organizational and psychosocial work environment interventions to protect healthcare workers' mental health in an epidemic/pandemic context. Evidence from medium- and high-quality studies was synthesized using GRADE. Among 1604 unique search results, 41 studies were deemed relevant, yielding 34 low-quality and seven medium-quality studies. The latter reported on promising multi-component prevention programs that combined staffing adjustments, work shift arrangements, enhanced infection prevention and control, recognition of workers' efforts, psychological and/or logistic support during lockdowns (e.g., accommodation). Our confidence in the effectiveness of reviewed interventions is low to very low, however, owing to methodological limitations. We highlight gaps in the reporting of intervention process and context elements and discuss theory and implementation failure as possible explanations for results. We conclude by urging authors of future studies to include and document detailed risk assessments of the work environment, involve workers in solution design and implementation and consider how this process can be adapted during an emergency.
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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 | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».