Relationship between occupational stress injury score and simulated patient-care scenario performance among experienced paramedics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well-known that psychosocial health status of paramedics may be altered by their job demands. However, it is unknown whether psychosocial health status can affect occupational performance. OBJECTIVE: The goal of this study was to explore whether a paramedic's symptom severity of Occupational Stress Injury (OSI) was related to simulated patient-care performance. METHODS: Nineteen paramedics with 15.0±8.7 years of paramedic experience participated in this study. Participants completed both an OSI symptom severity questionnaires, and a patient-care simulation. Vagal activity was also collected during the patient-care simulation. The simulation was used to assess experienced paramedics in a realistic stressful setting. Based on the provincial standard in New Brunswick, an experienced paramedic instructor graded the patient-care simulation using the provincial standard charts, observing performance videos and assessing data from the manikin. RESULTS: The current study suggests that paramedics who self-reported elevated symptoms of OSI were less likely to successfully complete the simulated patient-care scenario. CONCLUSION: This research suggests that the presence of self-reported elevated symptoms of OSI negatively impacts paramedics' performance during a stressful work task simulation. Therefore, to help paramedics maintain optimal performance, it may be important to ensure that paramedics have access to appropriate resources to monitor and improve their psychosocial health.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».