Unpacking the Experiences of Health Care Professionals About the Web-Based Building Resilience At Work Program During the COVID-19 Pandemic: Framework Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has resulted in a greater workload in the health care system. Therefore, health care professionals (HCPs) continue to experience high levels of stress, resulting in mental health disorders. From a preventive perspective, building resilience has been associated with reduced stress and mental health disorders and promotes HCPs' intent to stay. Despite the benefits of resilience training, few studies provided an in-depth understanding of the contextual factors, implementation, and mechanisms of impact that influences the sustainability of resilience programs. Therefore, examining target users' experiences of the resilience program is important. This will provide meaningful information to refine and improve future resilience programs. OBJECTIVE: This qualitative study aims to explore HCPs' experiences of participating in the web-based Building Resilience At Work (BRAW) program. In particular, this study aims to explore the contextual and implementational factors that would influence participants' interaction and outcome from the program. METHODS: A descriptive qualitative approach using individual semistructured Zoom interviews was conducted with participants of the web-based resilience program. A framework analysis was conducted, and it is guided by the process evaluation framework. RESULTS: A total of 33 HCPs participated in this qualitative study. Three themes depicting participants' experiences, interactions, and impacts from the BRAW program were elucidated from the framework analysis: learning from web-based tools, interacting with the BRAW program, and promoting participants' workforce readiness. CONCLUSIONS: Findings show that a web-based asynchronous and self-paced resilience program is an acceptable and feasible approach for HCPs. The program also led to encouraging findings on participants' resilience, intent to stay, and employability. However, continued refinements in the components of the web-based resilience program should be carried out to ensure the sustainability of this intervention. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05130879; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05130879.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».