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Enregistrement W4388824831 · doi:10.2196/47458

Using a Novel Gameplay Intervention to Target Intrusive Memories After Work-Related Trauma: Iterative Qualitative Analysis of Intensive Care Unit Staff Experiences

2023· article· en· W4388824831 sur OpenAlexfundvenueno aff
Priya Patel, Susan Brown, Boliang Guo, Emily A. Holmes, Lalitha Iyadurai, Jonathan Kingslake, Julie Highfield, Richard Morriss

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Nottingham Biomedical Research CentreVetenskapsrådetNational Institute for Health and Care ResearchIntensive Care SocietyLupina FoundationRannísAFA FörsäkringWellcome Trust
Mots-clésIntervention (counseling)Work (physics)Intensive care unitUnit (ring theory)Qualitative researchComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionMedicineNursingEngineeringSociologyMathematics educationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many intensive care unit (ICU) staff experience intrusive memories following work-related traumatic events, which can lead to long-term mental health outcomes and impact work functioning. There is a need for interventions that target intrusive memories in this population; however, factors such as mental health stigma and difficulty in fitting interventions into busy schedules can pose barriers. The Brief Gameplay Intervention For National Health Service Intensive Care Unit Staff Affected By COVID-19 Trauma (GAINS) study tested a brief, digital imagery-competing task intervention (including computer gameplay) with the aim of reducing the recurrence of intrusive memories, which holds promise for overcoming some of these barriers. OBJECTIVE: This substudy aims to explore barriers and facilitators to the uptake and practical use of the intervention by ICU staff, along with its acceptability, and iteratively explore the impact of intervention optimizations to further refine the intervention. METHODS: The GAINS study is a randomized controlled trial comparing access to a brief digital imagery-competing task intervention for 4 weeks with usual care followed by delayed access to the intervention. The participants were ICU staff who worked during the COVID-19 pandemic and experienced intrusive memories. All participants were sent a questionnaire at 4 weeks to gather data about intervention acceptability. Nested within the randomized controlled trial, a subset of 16 participants was interviewed, and data were analyzed using thematic analysis drawing from a framework approach. RESULTS: Both quantitative and qualitative data indicated high acceptability of the intervention. Intervention use data show that, on average, staff were able to target approximately 73% (3.64/4.88) of their intrusive memories and engaged with the Tetris component for the full 20 minutes per session. Overall, on the acceptability questionnaire, staff found the intervention easy to use, helpful, and highly acceptable. The interviews generated four themes: approach to the intervention, positives of the intervention, negatives of the intervention, and improvements and optimizations. Findings highlighted barriers that ICU staff experienced: stigma, feeling weak for seeking help, not wanting colleagues to know they were struggling, and skepticism. However, they provided suggestions on how barriers could be overcome and discussed the advantages of the intervention when compared with other treatments. Although participants described many positive aspects of the intervention, such as being easy to use, enjoyable, and leading to a reduction in the frequency or intensity of intrusive memories, they also raised practical issues for implementation. CONCLUSIONS: The intervention has the potential to overcome stigma and reduce the frequency of intrusive memories after traumatic events among ICU staff. Further refinement is needed to improve the adoption and reach of this intervention. A limitation is that we could not interview the National Health Service staff who were unable or unwilling to take part in the trial.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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