Personal trauma history and secondary traumatic stress in mental health professionals: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Caring for those who have been traumatized can place mental health professionals at risk of secondary traumatic stress, particularly in those with their own experience of personal trauma. AIM: To identify the prevalence of personal trauma history and secondary traumatic stress in mental health professionals and whether there is an association between these two variables in mental health professionals. METHOD: We preregistered the review with PROSPERO (CRD42022322939) and followed PRISMA guidelines. Medline, Embase, PsycINFO, Web of Science and CINHAL were searched up until 17th August 2023. Articles were included if they assessed both personal trauma history and secondary traumatic stress in mental health professionals. Data on the prevalence and association between these variables were extracted. Quality assessment of included studies was conducted using an adapted form of the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: A total of 23 studies were included. Prevalence of personal trauma history ranged from 19%-81%, secondary traumatic stress ranged from 19% to 70%. Eighteen studies reported on the association between personal trauma history and secondary traumatic stress, with 14 out of 18 studies finding a statistically significant positive relationship between these variables. The majority of studies were of fair methodological quality. DISCUSSION: Mental health professionals with a personal history of trauma are at heightened risk of suffering from secondary traumatic stress. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Targeted support should be provided to professionals to prevent and/or address secondary traumatic stress in the workforce.
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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 | 0,010 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».