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Enregistrement W4384277475 · doi:10.1177/07067437231187462

A Rapid Access Brief Psychotherapy Intervention to Respond to Healthcare Workers in Ontario Whose Mental Health was Negatively Impacted During the COVID-19 Pandemic: Une brève intervention de psychothérapie à accès rapide pour répondre aux travailleurs de la santé de l'Ontario dont la santé mentale a été affectée négativement pendant la pandémie de COVID-19

2023· article· en· W4384277475 sur OpenAlexafffundvenueabout
Judith M. Laposa, Duncan H. Cameron, Kim Corace, Natalie Quick, Karen Rowa, Cary S. Kogan, Stephanie Carter, Irena Milosevic, Sara de la Salle, Vicky Stergiopoulos, Joseph R. Pellizzari, Erika Haber, Paul Kurdyak, Randi E. McCabe

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of OttawaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésMental healthAnxietyPsychological interventionMedicineCoping (psychology)Health careDistressPsychiatryPopulationPandemicSocial supportDepression (economics)Intervention (counseling)Clinical psychologyPsychologyDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had widespread negative impacts on the mental health of healthcare workers (HCWs), there has been little research on psychological interventions during the pandemic for this population. The current study examines whether a brief coping-focused treatment intervention delivered in a virtual individual format would be associated with positive changes in Canadian HCWs' mental health during the pandemic. METHOD: Three hundred and thirty-three HCWs receiving the intervention at 3 large specialty tertiary care hospitals in Ontario, Canada, completed measures of anxiety, depression, perceived stress, work/social impairment, insomnia and fear of COVID-19. After completing treatment, HCWs rated their satisfaction with the treatment. RESULTS: The intervention was associated with large effect size improvements in anxiety, depression, perceived stress, insomnia and fear of COVID-19, and moderate effect size improvements in work/social impairment. At treatment session 1, prior mental health diagnosis and treatment were both significantly correlated with depression, anxiety, and work/social impairment scores. Secondary analyses of data from one of the sites revealed that treatment-related changes in anxiety, depression, perceived stress and work/social impairment were independent of age, gender, occupational setting, profession and the presence of a previous mental health diagnosis or treatment, with the exception that nurses improved at a slightly greater rate than other professions in terms of work/social impairment. HCWs were highly satisfied with the treatment. CONCLUSIONS: A large number of HCWs experiencing significant distress at baseline self-referred for assistance. Timely and flexible access to a brief virtual coping-focused intervention was associated with improvements in symptoms and impairment, and treatment response was largely unrelated to demographic or professional characteristics. Short-term psychological interventions for HCWs during a pandemic may have a highly positive impact given their association with improvement in various aspects of HCWs' mental health improvement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,378 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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