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Enregistrement W4324129230 · doi:10.1097/jom.0000000000002842

On the Frontlines in Shanghai

2023· article· en· W4324129230 sur OpenAlexaff
Zhimin Xu, Xia Liu, Gabriela Lima de Melo Ghisi, Lixian Cui, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMedicinePerceived Stress ScaleConfidence intervalOdds ratioPsychosocialPandemicCross-sectional studyPsychological resiliencePersonal protective equipmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GerontologyDemographyFamily medicinePsychologyClinical psychologyInternal medicinePsychiatryDiseaseStress (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19 (COronaVIrus Disease-19) control measure stringency, including testing, has been among the highest globally in China. Psychosocial impact on pandemic workers in Shanghai and their pandemic-related attitudes were investigated. METHODS: Participants in this cross-sectional study were health care providers (HCPs) and other pandemic workers. A Mandarin online survey was administered between April and June 2022 during the omicron-wave lockdown. The Perceived Stress Scale and Maslach Burnout Inventory were administered. RESULTS: Eight hundred eighty-seven workers participated, of which 691 (77.9%) were HCPs. They were working 6.25 ± 1.24 days per week for 9.77 ± 4.28 hours per day. Most participants were burned out, with 143 (16.1%) moderately and 98 (11.0%) seriously. The Perceived Stress Scale score was 26.85 ± 9.92 of 56, with 353 participants (39.8%) having elevated stress. Many workers perceived benefits: cohesive relationships (n = 581 [65.5%]), resilience (n = 693 [78.1%]), and honor (n = 747 [84.2%]). In adjusted analyses, those perceiving benefits showed significantly less burnout (odds ratio, 0.573; 95% confidence interval, 0.411 to 0.799), among other correlates. CONCLUSIONS: Pandemic work, including among non-HCPs, is highly stressful, but some can derive benefits.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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