Level of patient contact and Impact of Event scores among Canadian healthcare providers during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare providers (HCP) continue to provide patient care during the COVID-19 pandemic despite the known risks for transmission. Studies conducted early in the pandemic showed that factors associated with higher levels of distress among HCP included being of younger age, female, in close contact with people with COVID-19, and lower levels of education. The goal of this study was to determine if level of patient contact was associated with concern for post-traumatic stress disorder (PTSD) as measured by the Impact of Event Scale-Revised (IES-R). METHODS: This cross-sectional study, embedded within a prospective cohort study, recruited HCP working in hospitals in four Canadian provinces from June 2020 to June 2023. Data were collected at enrolment and annually from baseline surveys with the IES-R scale completed at withdrawal/study completion. Modified Poisson regression was used to determine the association between level of patient contact and concern for PTSD (i.e., IES-R scores ≥24). RESULTS: The adjusted rate ratio (RR) associated with concern for PTSD among HCP with physical contact/direct patient care was 1.19 (95% confidence interval (CI) 1.03, 1.38) times higher than for HCP with no direct contact. In fully adjusted linear regression models, physical care/contact was associated with higher avoidance and hyperarousal scores, but not intrusion scores. CONCLUSIONS: Administrators and planners need to consider the impact of heightened and ongoing stress among HCP by providing early screening for adverse emotional outcomes and delivery of tailored preventive strategies to ensure immediate and long-term HCP health.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».