Healthcare Professionals’ Resilience During the COVID-19 and Organizational Factors That Improve Individual Resilience: A Mixed-Method Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle