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Enregistrement W4321234723 · doi:10.3934/publichealth.2023006

The mental health of laboratory and rehabilitation specialists during COVID-19: A rapid review

2023· review· en· W4321234723 sur OpenAlexafffund
Liam Ishaky, Myuri Sivanthan, Behdin Nowrouzi‐Kia, Andrew Papadopoulos, Basem Gohar

Notice bibliographique

RevueAIMS Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCanada Research ChairsLaurentian UniversityUniversity of TorontoUniversity of New BrunswickUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCINAHLMental healthHealth careBurnoutPsycINFOMedicineMEDLINEPandemicRehabilitationNursingStressorAnxietyOccupational stressPsychological interventionPsychologyPsychiatryClinical psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Physical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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