Resources and interventions to support psychological health and wellbeing in the pharmacy workforce: Analysis and use of a health worker ‘burnout’ toolkit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pharmacists have experienced declines in psychological health and wellbeing post-pandemic. The phenomena of moral distress, disengagement and burnout are associated with workforce attrition, unfitness to practice and inferior quality of patient care. A working group of the Canadian Pharmacists Association (CPhA) was formed to identify resources and interventions (R&I) for occupational psychological health and wellbeing. Objective: To characterize R&I from an evidence-based national health worker 'burnout' Toolkit with potential to support the pharmacy workforce. Methods: All R&I included within a draft 'burnout' Toolkit from the Canadian Health Workforce Network (CHWN) were screened to determine relevancy and usefulness for the pharmacy workforce. R&I with higher grades were data-charted to capture information on topic and content delivery. Final R&I were determined through consensus meetings where 'highly rated' R&I were discussed and selected. Results: in the pharmacy workforce. Of those 53 R&I, 28 (20% of original) were final selections. The majority of R&I at each stage were focused on 'preventing burnout' and 'promoting mental health' (>60%) rather than 'addressing burnout', 'supporting recovery' or managing specific issues in the workplace (i.e. stigma, discrimination, bullying, hostility, workload). No R&I were specifically developed or studied within the pharmacy workforce. Conclusions: Health professions may benefit from the CHWN Toolkit and the knowledge translation activity described here. R&I relevant and useful to the pharmacy workforce generally require adaptation for dissemination and/or implementation. The set of final R&I form the basis for orchestrated plans to support the pharmacy workforce with respect to psychological health and wellbeing. There is a relative lack of R&I devoted to addressing and recovering from burnout and workload management issues.
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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 | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».