Burnout among respiratory therapists during COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background Respiratory therapists (RTs) faced many unpredicted challenges and higher stress levels while managing critically ill patients with the coronavirus disease (COVID-19). This study's primary objective was to evaluate the compassion satisfaction and compassion fatigue among RTs in the United States during the COVID-19 pandemic. Methods This cross-sectional, descriptive, survey-based study conducted from July 2020 to August 2020 was administered to all active members of the American Association of Respiratory Care via AARConnect. RTs' characteristics including personal, job-specific, and organizational factors were collected. Professional Quality of Life Scale (ProQOL, version 5) was used to measure compassion satisfaction and fatigue. Results A total of 218 participants fully completed the survey, 143 (65.6%) were female, 107 (49.1%) were between 35 and 54 years of age and 72 (33%) were above 55 years of age. Compassion satisfaction was moderate in 123 (56.4%) and high in 93 (42.7%) RTs. Higher compassion satisfaction was found in RTs who have a higher salary (P = 0.003), work overtime (P = 0.01), hold leadership positions (P \< 0.001), work in research/education (P \< 0.001) and work for departments that provide help in managing burnout and stress (P = 0.007) and that promote a positive work environment (P \< 0.001). Burnout score was low in 90 (41.3%) and moderate in 127 (58.3%) RTs. Higher burnout was found among younger RTs (P = 0.019), those with fewer years of experience (P = 0.013) and those with less than a year at their current job (P = 0.045). Secondary traumatic stress (STS) was low in 106 (48.6%) and moderate in 112 (51.4%) RTs. Higher STS levels were noted among younger RTs (P = 0.02) and RTs with lower education levels (P = 0.016). Conclusion This survey study identified various personal, job and organizational related factors associated with increased compassion satisfaction as well as compassion fatigue among RTs.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».