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Enregistrement W4293074935 · doi:10.24095/hpcdp.42.10.01f

Soutien aux travailleurs de la santé et détresse psychologique : réflexion sur la situation actuelle et la période suivant la pandémie de COVID-19

2022· article· fr· W4293074935 sur OpenAlexaffvenueabout
Rima Styra, Laura Hawryluck, Allison McGeer, Michelle Dimas, Eileen Lam, Peter Giacobbe, Gianni R. Lorello, Neil D. Dattani, Jack Sheen, Valeria E. Rac, Troy Francis, Peter E. Wu, Wing-Si Luk, Jeya Nadarajah, Wayne L. Gold

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMarkham Stouffville HospitalToronto Public HealthSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreWilliam Osler Health SystemHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cette étude explore la relation entre le soutien émotionnel, le risque perçu et les résultats en matière de santé mentale chez les travailleurs de la santé, qui font face à des taux élevés d’épuisement professionnel et de détresse mentale depuis le début de la pandémie de COVID-19. Méthodologie Une enquête transversale a été menée en ligne au cours de la première vague de la pandémie de COVID-19 auprès de travailleurs de la santé de divers centres de la région du Grand Toronto (Ontario, Canada) pour évaluer les stratégies d’adaptation, la confiance dans les mesures de lutte contre les infections, l’impact du travail antérieur lors de l’épidémie de SRAS survenue en 2003 et le soutien émotionnel. Les résultats en matière de santé mentale ont été évalués au moyen de l’échelle du trouble d’anxiété généralisée (GAD-7), de l’échelle d’impact des événements – révisée (IES-R) et du questionnaire sur la santé des patients (PHQ-9). Résultats Sur les 3 852 participants, 8,2 % ont eu recours à des services professionnels en santé mentale, 77,3 % ont reçu du soutien émotionnel de la part de membres de leur famille, 74,0 % de la part d’amis et 70,3 % de la part de collègues. Les personnes qui ne se sont pas senties soutenues dans leur travail présentaient des probabilités plus élevées d’éprouver des symptômes d’anxiété modérés et sévères (rapport de cotes [RC] = 2,23; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 1,84 à 2,69), de trouble de stress post-traumatique (TSPT) (RC = 1,88; IC à 95 % : 1,58 à 2,25) et de dépression (RC = 1,88; IC à 95 % : 1,57 à 2,25). Près de 40 % avaient peur de parler à leur famille des risques auxquels ils étaient exposés au travail. Ceux qui ont pu partager cette information faisaient état d’un risque plus faible d’anxiété (RC = 0,58; IC à 95 % : 0,48 à 0,69), de TSPT (RC = 0,48; IC à 95 % : 0,41 à 0,56) et de dépression (RC = 0,55; IC à 95 % : 0,47 à 0,65). Conclusion Les sources informelles de soutien, en particulier la famille, les amis et les collègues, jouent un rôle important dans l’atténuation de la détresse et devraient être encouragées et utilisées davantage par les travailleurs de la santé.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,382 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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