A Smartphone App to Reduce Burnout in the Emergency Department: A Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Burnout is a significant concern among health care professionals, particularly those working in the emergency department (ED). Given the negative personal and professional consequences that burnout can have on all health care professionals, multidisciplinary solutions are needed to address burnout. Our objective was to evaluate the feasibility and potential impact of resilience training delivered through a smartphone application on burnout among health care professionals working at a tertiary-care pediatric ED. Methods: We conducted a single-center pilot randomized controlled study enrolling multidisciplinary health care professionals working in our ED. Participants assigned to the intervention group received self-driven access to a smartphone application that provided a structured resilience curriculum for a period of 3 months. The participants completed psychometric assessments both prior to and following the invention period. Changes in psychometric measures of the intervention group were then compared with a waitlist-control group. Results: Following the intervention period, a total of 20 participants were included in the final analysis. The change in participant scores on psychometric measures prior to and following the intervention period was calculated. A statistically significant mean decrease in burnout measure (emotional exhaustion subscale of Maslach-Burnout Inventory mean score −5.88, p < .001) and increase in mindfulness measure (Mindful Attention Awareness Scale mean score 0.51, p < .001) was observed among the intervention group participants. Conclusions/Application to Practice: Our study suggests that a resilience training program delivered using a smartphone application can be an effective intervention in reducing burnout and increasing mindfulness skills. Our study also demonstrated the potential feasibility of a randomized controlled study of burnout within a multidisciplinary group of health care professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».