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Enregistrement W4376104271 · doi:10.1177/10499091231174448

Online Modules to Alleviate Burnout and Related Symptoms Among Interdisciplinary Staff in Long-Term Care: A Pre-post Feasibility Study

2023· article· en· W4376104271 sur OpenAlexafffundabout
Joseph H. Puyat, Karen Pott, Anne Leclerc, Annes Song, You Na Choi, Kit Chan, Chris Bernard, Patricia Rodney

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensBritish Columbia Academic Health Science NetworkCentre for Advancing Health OutcomesCanadian Hospice Palliative Care AssociationUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care Research InstituteProvidence Health Care
Organismes subventionnairesWorkSafeBCProvidence Health Care
Mots-clésBurnoutMedicinePsychological interventionCompassion fatigueEmotional exhaustionNursingRandomized controlled trialHealth careFamily medicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rising trend of providing palliative care to residents in Canadian long-term care facilities places additional demands on care staff, increasing their risk of burnout. Interventions and strategies to alleviate burnout are needed to reduce its impact on quality of patient care and overall functioning of healthcare organizations. AIM: To examine the feasibility of implementing online modules with the primary goal of determining recruitment and retention rates, completion time and satisfaction with the modules. A secondary goal was to describe changes in burnout and related symptoms associated with completing the modules. SETTING: This single-arm, nonrandomized feasibility study was conducted in five long-term care sites of a publicly-funded healthcare organization in Vancouver, British Columbia, Canada. Eligible participants were clinical staff who worked at least 1 day per month. RESULTS: A total of 103 study participants consented to participate, 31 (30.1%) of whom were lost to follow-up. Of the remaining 72 participants, 64 (88.9%) completed the modules and all questionnaires. Most participants completed the modules in an hour (89%) and found them easy to understand (98%), engaging (84%), and useful (89%). Mean scores on burnout and secondary traumatic stress decreased by .9 (95% CI: .1-1.8; d = .3) and 1.4 (95% CI: .4-2.4; d = .4), respectively; mean scores on compassion satisfaction were virtually unchanged. CONCLUSIONS: Modules that teach strategies to reduce burnout among staff in long-term care are feasible to deliver and have the potential to reduce burnout and related symptoms. Randomized controlled trials are needed to assess effectiveness and longer-term impact.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,414 · 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'étudeEssai non randomisé
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'admission3
Résumé présentoui

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