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Enregistrement W4389509412 · doi:10.1080/21678421.2023.2291710

ALS Health care provider wellness

2023· article· nl· W4389509412 sur OpenAlexafffundabout
Gregory Hansen, Sarah Burton-Macleod, Kerri Schellenberg

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration · 2023
Typearticle
Languenl
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesALS Society of Canada
Mots-clésHealth careNursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interest in health care provider (HCP) wellness and burnout is increasing; however, minimal literature explores HCP wellness in the context of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) care. OBJECTIVES: We sought to determine rates of burnout and resiliency, as well as challenges and rewards in the provision of ALS care. METHODS: A survey link was sent to physicians at all Canadian ALS centers for distribution to ALS HCPs in their network. The survey included demographics questions, and validated measures for resiliency and burnout; the Brief Resilient Coping Scale (BRCS) and the Single Item Burnout Score (SIBS). Participants were asked to describe challenges and rewards of ALS care, impact of COVID-19 pandemic, and how their workplace could better support them. RESULTS: = 48 (56.5%), but resiliency was not related to burnout. Challenges included feeling helpless while patients relentlessly progressed to death, and emotionally charged interactions. Participants found fulfillment in providing care, and through relationships with patients and colleagues. There was a strongly expressed desire for increased resources, team building/debriefing, and formal training in emotional exhaustion and burnout. CONCLUSIONS: The high rate of burnout and challenges of ALS care highlight the need for additional resources, team-building, and formal education around wellness.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,254 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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