Work-Related Traumatic Stress Response in Nurses Employed in COVID-19 Settings
Notice bibliographique
Résumé
Nurses may be at a higher risk of experiencing work-related traumatic stress response during the COVID-19 pandemic compared to other clinicians. This study aimed to investigate the correlations between work-related trauma symptoms and demographic factors, psychosocial hazards and stress response in a census sample of nurses working in COVID-19 settings in Cyprus. In this nationwide descriptive and cross-sectional study, data were collected between April and May 2020 using a questionnaire that included sociodemographic, educational and employment and work-related variables, as well as a modified version of the Secondary Traumatic Stress Scale (STSS) for the assessment of work-related trauma symptoms during the pandemic. Overall, 233 nurses participated (with a response rate of 61.3%) and 25.7% of them reported clinical work-related trauma symptoms (STSS-M > 55; actual scale range: 17–85). The mean value for emotional exhaustion was 7.3 (SD: 2.29; visual scale range: 1–10), while the value for distress that was caused by being avoided due to work in COVID-19 units was 6.98 (SD: 2.69; visual scale range: 1–10). Positive associations were noted between trauma symptoms and both emotional exhaustion and distress from being avoided by others due to work in a COVID-19 setting and a negative association was also found between trauma symptoms and satisfaction from organizational support variables (all p < 0.002). Working in COVID-19 settings during the pandemic is a stressful experience that has been linked to psychologically traumatic symptoms Thus, supportive measures are proposed for healthcare personnel, even in countries with low COVID-19 burden.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».