A scoping review of the literature on interventions to reduce stress and burnout among teachers.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Experience of chronic stress among professionals is a risk factor for poor mental and physical well-being. There is limited knowledge regarding the kinds of interventions, and outcomes achieved using different modalities to address stress and burnout among teachers. Objectives To undertake a scoping review of recent literature to determine psychological interventions and reported outcomes related to stress and burnout among teachers. Methods The PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews was followed. Relevant search terms were used to determine different interventions adopted to reduce teachers’ stress and burnout. Articles published between 2018 and 2022 were identified using five bibliographic databases. Relevant articles were extracted, reviewed, collated, and thematically analyzed, and findings s were summarized. Results Forty studies conducted in Asia, North America, Oceania, Europe, and Africa, met the inclusion criteria. Sixteen kinds of burnout and stress-reduction interventions were identified. The most popularly studied intervention were Mindfulness-Based Interventions alone or in combination with yoga or Cognitive Behavioural Therapy (CBT), followed by Rational Emotive Behavioral Therapy (REBT). Mindfulness-Based Interventions led to decreased overall Teacher Stress Inventory (TSI) and emotional exhaustion subscale scores. REBT, primarily used with special education teachers, especially in Africa, has also shown positive results. Other interventions reporting positive outcomes include Inquiry-Based Stress Reduction (IBSR), the Stress Management and Resiliency Training Program (SMART), Cyclic Meditation, Group Sandplay, Progressive Muscle Relaxation, Autogenic Training, Sport-Based Physical Activity, Emotional Intelligence Ability Models and Christian Prayer and Prayer-Reflection Image: Conclusions Stress and burnout can have a negative impact on teachers and, very often, on the students they teach. Implementing suitable school-based interventions are necessary to improve teachers’ stress-coping ability, reduce the likelihood of burnout and improve general well-being. Policymakers, governments, school boards and administrators should prioritize the implementation of school-based awareness and intervention programs to mitigate teacher stress and burnout. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».