Pharmacists’ Mental Health during the First Two Years of the Pandemic: A Socio-Ecological Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare workers have been under a great deal of stress and have been experiencing burnout throughout the COVID-19 pandemic. Among these, healthcare workers are pharmacists who have been instrumental in the fight against the pandemic. This scoping review examined the impact of the pandemic on pharmacists' mental health and their antecedents using three databases (CINAHL, MEDLINE, and PsycINFO). Eligible studies included primary research articles that examined the mental health antecedents and outcomes among pharmacists during the first two years of the pandemic. We used the Social Ecological Model to categorize antecedents per outcome. The initial search yielded 4165 articles, and 23 met the criteria. The scoping review identified pharmacists experiencing poor mental health during the pandemic, including anxiety, burnout, depression, and job stress. In addition, several individual, interpersonal, organizational, community, and policy-level antecedents were identified. As this review revealed a general decline in pharmacists' mental health during the pandemic, further research is required to understand the long-term impacts of the pandemic on pharmacists. Furthermore, we recommend practical mitigation strategies to improve pharmacists' mental health, such as implementing crisis/pandemic preparedness protocols and leadership training to foster a better workplace culture.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».