The mental health of laboratory and rehabilitation specialists during COVID-19: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
<abstract><sec> <title>Backgrounds</title> <p>Healthcare workers have experienced considerable stress and burnout during the COVID-19 pandemic. Among these healthcare workers are medical laboratory professionals and rehabilitation specialists, specifically, occupational therapists, and physical therapists, who all perform critical services for the functioning of a healthcare system.</p> </sec><sec> <title>Purpose</title> <p>This rapid review examined the impact of the pandemic on the mental health of medical laboratory professionals (MLPs), occupational therapists (OTs) and physical therapists (PTs) and identified gaps in the research necessary to understand the impact of the pandemic on these healthcare workers.</p> </sec><sec> <title>Methods</title> <p>We systematically searched “mental health” among MLPs, OTs and PTs using three databases (PsycINFO, MEDLINE, and CINAHL).</p> </sec><sec> <title>Results</title> <p>Our search yielded 8887 articles, 16 of which met our criteria. Our results revealed poor mental health among all occupational groups, including burnout, depression, and anxiety. Notably, MLPs reported feeling forgotten and unappreciated compared to other healthcare groups. In general, there is a dearth of literature on the mental health of these occupational groups before and during the pandemic; therefore, unique stressors are not yet uncovered.</p> </sec><sec> <title>Conclusions</title> <p>Our results highlight poor mental health outcomes for these occupational groups despite the dearth of research. In addition to more research among these groups, we recommend that policymakers focus on improving workplace cultures and embed more intrinsic incentives to improve job retention and reduce staff shortage. In future emergencies, providing timely and accurate health information to healthcare workers is imperative, which could also help reduce poor mental health outcomes.</p> </sec></abstract>
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».