The impact of <scp>COVID</scp>‐19 on the mental health workforce: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic led to significant adaptations to healthcare. Provision of mental healthcare in a changing environment presented healthcare workers with unique challenges and demands, including changes in workload and expectations. To inform current and future healthcare service responses, and adaptations, the current review aimed to collate and examine the impact of the pandemic on mental healthcare workers (MHWs). We conducted a rapid systematic review to examine the overall impact of the COVID-19 pandemic on MHWs. Searches were conducted in Ovid Medline and PsycInfo and restricted to articles published from 2020. Inclusion criteria specified articles written in English, published in peer-reviewed journals, and that examined any outcome of the impact of COVID-19 on MHWs; 55 articles fulfilled these criteria. Outcomes were categorized into 'work-related outcomes' and 'personal outcomes'. Mental healthcare workers worldwide experienced a range of work-related and personal adversities during the pandemic. Key work-related outcomes included increased workload, changed roles, burnout, decreased job satisfaction, telehealth challenges, difficulties with work-life balance, altered job performance, vicarious trauma and increased workplace violence. Personal outcomes included decreased well-being, increased psychological distress and psychosocial difficulties. These outcomes differed between inpatient, outpatient and remote settings. The COVID-19 pandemic significantly altered the delivery of mental healthcare and MHWs experienced both work-related and personal adversities during the COVID-19 pandemic. With the continuation of changes introduced to healthcare in the initial stages of the pandemic, it will be important to maintain efforts to monitor negative outcomes and ensure supports for MHWs, going forward.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».