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Enregistrement W4387226254 · doi:10.2196/42813

Digital Interventions for Stress Among Frontline Health Care Workers: Results From a Pilot Feasibility Cohort Trial

2023· article· en· W4387226254 sur OpenAlexafffundvenue
Caroline Wanderley Espinola, Binh Nguyen, Andrei Torres, Walter Sim, Alice Rueda, Lindsay Beavers, Douglas M. Campbell, Hyejung Jung, Wendy Lou, Bill Kapralos, Elizabeth Peter, Adam Dubrowski, Sridhar Krishnan, Venkat Bhat

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoOntario Tech UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésPsychological interventionCohortMedicineHealth careNursingPhysical therapyPsychologyInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has challenged the mental health of health care workers, increasing the rates of stress, moral distress (MD), and moral injury (MI). Virtual reality (VR) is a useful tool for studying MD and MI because it can effectively elicit psychophysiological responses, is customizable, and permits the controlled study of participants in real time. OBJECTIVE: This study aims to investigate the feasibility of using an intervention comprising a VR scenario and an educational video to examine MD among health care workers during the COVID-19 pandemic and to use our mobile app for longitudinal monitoring of stress, MD, and MI after the intervention. METHODS: We recruited 15 participants for a compound intervention consisting of a VR scenario followed by an educational video and a repetition of the VR scenario. The scenario portrayed a morally challenging situation related to a shortage of life-saving equipment. Physiological signals and scores of the Moral Injury Outcome Scale (MIOS) and Perceived Stress Scale (PSS) were collected. Participants underwent a debriefing session to provide their impressions of the intervention, and content analysis was performed on the sessions. Participants were also instructed to use a mobile app for 8 weeks after the intervention to monitor stress, MD, and mental health symptoms. We conducted Wilcoxon signed rank tests on the PSS and MIOS scores to investigate whether the VR scenario could induce stress and MD. We also evaluated user experience and the sense of presence after the intervention through semi-open-ended feedback and the Igroup Presence Questionnaire, respectively. Qualitative feedback was summarized and categorized to offer an experiential perspective. RESULTS: All participants completed the intervention. Mean pre- and postintervention scores were respectively 10.4 (SD 9.9) and 13.5 (SD 9.1) for the MIOS and 17.3 (SD 7.5) and 19.1 (SD 8.1) for the PSS. Statistical analyses revealed no significant pre- to postintervention difference in the MIOS and PSS scores (P=.11 and P=.22, respectively), suggesting that the experiment did not acutely induce significant levels of stress or MD. However, content analysis revealed feelings of guilt, shame, and betrayal, which relate to the experience of MD. On the basis of the Igroup Presence Questionnaire results, the VR scenario achieved an above-average degree of overall presence, spatial presence, and involvement, and slightly below-average realism. Of the 15 participants, 8 (53%) did not answer symptom surveys on the mobile app. CONCLUSIONS: Our study demonstrated VR to be a feasible method to simulate morally challenging situations and elicit genuine responses associated with MD with high acceptability and tolerability. Future research could better define the efficacy of VR in examining stress, MD, and MI both acutely and in the longer term. An improved participant strategy for mobile data capture is needed for future studies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrails.gov NCT05001542; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05001542. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/32240.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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