Self-Compassion Interventions to Target Secondary Traumatic Stress in Healthcare Workers: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare professionals' wellbeing can be adversely affected by the intense demands of, and the secondary traumatic stress associated with, their job. Self-compassion is associated with positive wellbeing outcomes across a variety of workforce populations and is potentially an important skill for healthcare workers, as it offers a way of meeting one's own distress with kindness and understanding. This systematic review aimed to synthesise and evaluate the utility of self-compassion interventions in reducing secondary traumatic stress in a healthcare worker population. Eligible articles were identified from research databases, including ProQuest, PsycINFO, ScienceDirect, Google Scholar, and EBSCO. The quality of non-randomised and randomised trials was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. The literature search yielded 234 titles, from which 6 studies met the inclusion criteria. Four studies reported promising effects of self-compassion training for secondary traumatic stress in a healthcare population, although these did not use controls. The methodological quality of these studies was medium. This highlights a research gap in this area. Three of these four studies recruited workers from Western countries and one recruited from a non-Western country. The Professional Quality of Life Scale was used to evaluate secondary traumatic stress in all studies. The findings show preliminary evidence that self-compassion training may improve secondary traumatic stress in healthcare professional populations; however, there is a need for greater methodological quality in this field and controlled trials. The findings also show that the majority of research was conducted in Western countries. Future research should focus on a broader range of geographical locations to include non-Western countries.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».