O-279 ASSESSING BURNOUT AND OCCUPATIONAL STRESS AMONG REHABILITATION PROFESSIONALS OF INDIGENOUS, BLACK, AND RACIALIZED BACKGROUNDS IN TORONTO, ONTARIO, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Burnout and occupational stress can significantly impact home care rehabilitation professions (hcRPs) participation and engagement at work. The hcRPs provide services to clients who need help at home or long-term care facilities around the clock. This study aimed to understand burnout and job stress among hcRPs for racial/ethnic disparities related to burnout and occupational stress, and future policy implications. Methods We conducted in-depth interviews among the hcRPs with indigenous, marginalized, or racialized backgrounds. Participants from the equity-deserving groups were encouraged to describe their strategies to support their work-life balance and workplace mental health. The recorded data was transcribed, and thematic analysis was done using NVivo version 14. Results All the participants were female (n=10), from South Asian or of mixed-race backgrounds. Most participants were occupational therapists (6) or physiotherapists (3) and one speech therapist. All of them (100%) have experienced stress and burnout during the COVID-19 pandemic. The stressors and barriers included travel issues, increased client load, language barriers, discrimination, and work-life imbalance. Discussion hcRPs have experienced occupational stress due to fear of COVID-19 infection, concerns about transmitting the virus to loved ones, rapid changes in clinical practice, increased workload demands, and professional isolation. Participants also emphasized the support they received from their peers and employer during these challenging times. Conclusion This study is the first to explore burnout and occupational stress among RPs from racialized/ minority groups in Toronto, Ontario, Canada. Community-based organizations play a key role in fostering a safe, and inclusive work environment to improve the quality of home healthcare services.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».