A qualitative study exploring the perceived effects of veterinarians' mental health on provision of care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Veterinary medicine is a rewarding, yet demanding profession with a myriad of occupational stressors that can impact the mental health of veterinarians. Stress, mental health outcomes, and associated risk factors amongst veterinarians have been well-researched. Much less research has investigated how high stress and/or poor mental health can impact veterinarians' provision of care. Methods: One-on-one research interviews were conducted with 25 veterinarians at a Canadian veterinary conference in July 2016 and verbatim transcripts were produced from the audio recordings. The research team collaboratively analyzed the interviews using thematic analysis. Results: Five themes described the perceived impacts of high stress and/or poor mental health: perceived negative impacts on interactions with (1) co-workers and (2) clients; (3) reduced concentration; (4) difficulty in decision making; and (5) reduced quality of care. Discussion: These results highlight the perceived impacts of self-reported high stress and/or poor mental health on veterinary team dynamics, the potential to impact case outcomes, and possibly endanger patient safety. Interventions to help mitigate the impacts of high stress and poor mental health are discussed.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».