Associations between self-care practices and psychological adjustment of mental health professionals: a two-wave cross-lagged analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cultivation of self-care is believed to foster more well-being and to mitigate the psychological difficulties that mental health professionals experience. However, how the well-being and psychological distress of these professionals impact their personal self-care practice is rarely discussed. In fact, studies have yet to investigate whether the use of self-care improves mental health, or whether being in a better place psychologically makes professionals more prone to using self-care (or both). The present study aims to clarify the longitudinal associations between self-care practices and five indicators of psychological adjustment (well-being, posttraumatic growth, anxiety, depression, and compassion fatigue). A sample of 358 mental health professionals were assessed twice (within a 10-month interval). A cross-lagged model tested all associations between self-care and psychological adjustment indicators. Results showed that self-care at T1 predicted increases in well-being and in post-traumatic growth, and a reduction in anxiety and depression at T2. However, only anxiety at T1 significantly predicted greater self-care at T2. No significant cross-lagged associations were found between self-care and compassion fatigue. Overall, findings suggest that implementing self-care is a good way for mental health workers to "take care of themselves." However, more research is needed to understand what leads these workers to use self-care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».