Complex interactive multimodal intervention to improve personalized stress management among healthcare workers in China: A knowledge translation protocol
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Numerous stress management interventions have been implemented in the workplace, but few are adapted to the healthcare setting. Due to the nature of their jobs, healthcare workers (HCWs) may find it difficult to adopt recommended stress management strategies. We present the protocol for a 12-week personalized stress management intervention among HCWs to change their behavior as well as improve physiological/psychological outcomes. Methods: It is a pragmatic quasi-experimental study involving stressed HCWs from two general hospitals in Wuhan, China. The intervention group will receive a complex interactive multimodal intervention, including advanced education via mobile connection, participation in a web-based social network, tailored feedback, and the support of a nurse coach, while the control group will engage in self-guided stress management. Results: The primary outcome is centered on behavioral measures, namely improvements in stress management practice frequency after a 12-week intervention. The secondary outcomes are the changes in stress-related physiological indices (i.e. high frequency variability and normalized unit assessed by Holter) and psychological indicators (scores on the Perceived Stress Scale and Depression, Anxiety, Stress Scale) following 12 weeks of treatment. Conclusion: The knowledge translation intervention builds on a body of work defining the role of individualized instruction and feedback intervention, as well as group intervention through WeChat social network and personalized coaching. We believe this novel intervention will help HCWs promote their stress management awareness and skills, and ultimately benefit their long-term health. Trial Registration: ClinicalTrials.gov., NCT05239065. Registered 14 February 2022-Retrospectively registered, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05239065.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».