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Enregistrement W4387603219 · doi:10.21926/obm.icm.2304042

Coping with Burnout in the Healthcare Field

2023· article· en· W4387603219 sur OpenAlexaff
Ami Rokach, Karishma Patel

Notice bibliographique

RevueOBM Integrative and Complementary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutHealth careLonelinessCompassion fatiguePsychologyCoping (psychology)NursingPsychological resilienceDistressMental healthMedicineClinical psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The healthcare industry is the largest and fastest growing industry in the world; however, being a part of the healthcare system involves being at an increased risk of experiencing mental health problems, loneliness, stress, and increased susceptibility to experiencing compassion fatigue related to the emotional wear associated with providing patient-centered care. Healthcare workers include, but are not limited, to physicians, nurses, allied health professionals, and psychologists. Often, healthcare workers place the needs and wellbeing of patients before their own. This article aims to highlight the occupational hazards of working in the healthcare field, the physical and emotional isolation associated with clinical practice, managing distressing behaviors by patients, and reviewing the systemic barriers influencing the development and management of moral distress. We further aim to bring attention to the need for healthcare professionals to place self-care at the forefront of their therapeutic repertoire through various individualized strategies, through the importance of building moral resilience, and the shift towards improving workplace spirituality. Practicing self-care can address the consequences of neglecting one’s own wellbeing, positively impact the ability to provide better quality patient care, and benefits relationships with patients, loved ones, and of most importantly with oneself.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,363 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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