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Enregistrement W4322708793 · doi:10.9778/cmajo.20220191

Perceived workplace support and mental health, well-being and burnout among health care professionals during the COVID-19 pandemic: a cohort analysis

2023· article· en· W4322708793 sur OpenAlexvenueno aff
Imrana Siddiqui, Jaya Gupta, George Collett, Iris McIntosh, Christina Komodromos, Thomas Godec, Sher May Ng, Carmela Maniero, Sotiris Antoniou, Rehan Ullah Khan, Vikas Kapil, Mohammed Y Khanji, Ajay Gupta

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBarts Health NHS TrustBarts Charity
Mots-clésDepersonalizationMental healthEmotional exhaustionBurnoutAnxietyClinical psychologyMedicineCohortLogistic regressionThematic analysisPsychiatryPatient Health QuestionnaireSocial supportPsychologyHospital Anxiety and Depression ScaleQualitative researchDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background:</h3> Little is known about the relationship between workplace support and mental health and burnout among health care professionals (HCPs) during the COVID-19 pandemic. In this cohort study, we sought to evaluate the association between perceived level of (and changes to) workplace support and mental health and burnout among HCPs, and to identify what constitutes perceived effective workplace support. <h3>Methods:</h3> Online surveys at baseline (July–September 2020) and follow-up 4 months later assessed the presence of generalized anxiety disorder (using the 7-item Generalized Anxiety Disorder scale [GAD-7]), clinical insomnia, major depressive disorder (using the 9-item Patient Health Questionnaire), burnout (emotional exhaustion and depersonalization) and mental well-being (using the Short Warwick-Edinburgh Mental Wellbeing Score). Both surveys assessed self-reported level of workplace support (single-item Likert scale). For baseline and follow-up, independently, we developed separate logistic regression models to evaluate the association of the level of workplace support (tricohotomized as unsupported, neither supported nor unsupported and supported) with mental health and burnout. We also developed linear regression models to evaluate the association between the change in perceived level of workplace support and the change in mental health scores from baseline and follow-up. We used thematic analyses on free-text entries of the baseline survey to evaluate what constitutes effective support. <h3>Results:</h3> At baseline (<i>n</i> = 1422) and follow-up (<i>n</i> = 681), HCPs who felt supported had reduced risk of anxiety, depression, clinical insomnia, emotional exhaustion and depersonalization, compared with those who felt unsupported. Among those who responded to both surveys (<i>n</i> = 681), improved perceived level of workplace support over time was associated with significantly improved scores on measures of anxiety (adjusted β −0.13, 95% confidence interval [CI] −0.25 to −0.01), depression (adjusted β −0.17, 95% CI −0.29 to −0.04) and mental well-being (adjusted β 0.19, 95% CI 0.10 to 0.29), independent of baseline level of support. We identified 5 themes constituting effective workplace support, namely concern or understanding for welfare, information, tangible qualities of the workplace, leadership and peer support. <h3>Interpretation:</h3> We found a significant association between perceived level of (and changes in) workplace support and mental health and burnout of HCPs, and identified potential themes that constitute perceived workplace support. Collectively, these findings can inform changes in guidance and national policies to improve mental health and burnout among HCPs. <b>Trial registration:</b>ClinicalTrials.gov, no. NCT04433260

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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