Healthcare Professionals’ Resilience During the COVID-19 and Organizational Factors That Improve Individual Resilience: A Mixed-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare workers are a susceptible population to be psychologically affected during health crises, such as the recent COVID-19 pandemic. Resilience has been pointed out in the literature as a possible protective factor against psychological distress in crisis situations. This can be influenced by internal and external factors, such as individual characteristics and organizational factors. Thus, this study aims to characterize the overall resilience levels among healthcare professionals in Portugal and to understand the perspectives of this healthcare workers regarding organizational factors that improve individual resilience. This is a mixed-method study: a first quantitative study using a cross-sectional design to administer the Resilience Scale for Adults (RSA) to 271 healthcare professionals (Mage 33.90, SD = 9.59 years, 90.80% female), followed by a qualitative study through 10 in-depth interviews. The mean score for the total RSA was 178.17 (SD = 22.44) out of a total of 231. Qualitative analysis showed 4 major themes on factors that enhance resilience: "Professional's Training," "Support and Wellbeing Measures," "Reorganization of Services" and "Professional Acknowledgment." The findings may contribute to the development of targeted interventions and support systems to enhance resilience and well-being among healthcare workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».