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Enregistrement W4320071482 · doi:10.2196/40390

Impact of the COVID-19 Pandemic on Health, Well-being, and Quality of Work-Life Outcomes Among Direct Care Nursing Staff Working in Nursing Home Settings: Protocol for a Systematic Review

2023· review· en· W4320071482 sur OpenAlexaffvenue
Trina Thorne, Yinfei Duan, Sydney Slubik, Carole A. Estabrooks

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Protocol (science)Health careWork (physics)2019-20 coronavirus outbreakQuality (philosophy)Alternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased workload, lack of resources, fear of infection, and the suffering and loss of residents have placed a significant emotional burden on regulated and unregulated direct care nursing staff (eg, registered nurses, licensed practical nurses, and care aides) in nursing homes (residential long-term care homes). Psychological distress and burnout related to COVID-19 have been cited among direct care staff within nursing homes. Studies have also emphasized the resilience of direct care staff, who, despite the significant challenges created by the pandemic, remained committed to providing quality care. To date, only one nursing home-specific review has synthesized evidence from 15 studies conducted early in the pandemic, which reported anxiety, posttraumatic stress disorder, and depression among direct care staff. OBJECTIVE: The objectives of this systematic review are to (1) synthesize all empirical evidence on the impact of the COVID-19 pandemic on direct care staffs' mental health, physical health, and work-life outcomes; (2) identify specific risks and protective factors; and (3) examine the effect of strategies or interventions that have been developed to improve these outcomes. METHODS: We will include all study designs reporting objective or subjective measurements of direct care staffs' mental health, physical health, and quality of work-life in nursing home settings during the COVID-19 pandemic (January 2020 onward). We will search multiple databases (MEDLINE, CINAHL, Embase, Scopus, and PsycINFO) and gray literature sources with no language restrictions. Two authors will independently screen, assess data quality, and extract data for synthesis. Given the heterogeneity in research designs, we will use multiple data synthesis methods that are suitable for quantitative and qualitative studies. RESULTS: As of December 2022, full text screening has been completed and data extraction is underway. The expected completion date is June 30, 2023. CONCLUSIONS: This systematic review will uncover gaps in current knowledge, increase our understanding of the disparate findings to date, identify risks and factors that protect against the sustained effects of the pandemic, and elucidate the feasibility and effects of interventions to support the mental health, physical health, and quality of work-life of frontline nursing staff. This study will inform future research exploring how the health care system can be more proactive in improving quality of work-life and supporting the health and psychological needs of frontline staff amid extreme stressors such as the pandemic and within the wider context of prepandemic conditions. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42021248420; https://tinyurl.com/4djk7rpm. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40390.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,019
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,005

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.

Tête enseignante Opus0,569
Tête enseignante GPT0,709
Écart entre enseignants0,140 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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