Protecting oneself while supporting the organisation: A longitudinal exploratory study of healthcare workers’ coping strategies and organisational resilience processes in the first year of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
• A ‘problem-solving’ coping style was more frequent than positive thinking, seeking social support, and avoidance. • Coping strategies depended on the type of problematic situations experienced. • ‘Positive thinking’ and ‘problem solving’ coping styles were associated with work efficiency, team performance and learning. • Organisational resilience did not seem to come at the cost of individual health. • Coping strategies differed depending on professions, seniority and hierarchical status. The COVID-19 pandemic has been a major source of stress for health professionals and health institutions. In response, healthcare workers adapted their behaviours to protect their health and the organisational resilience of their institutions. The study aimed to explore these individual coping and organisational resilience strategies and their evolution during the first year of the pandemic. Based on a mixed and longitudinal protocol, the study included staff from several French-speaking Swiss healthcare institutions. Participants completed an online questionnaire three times during the first year of the pandemic. They described daily problematic work situations, coping styles, and organisational resilience strategies. ‘Problem solving’ was the most frequently reported coping style, followed by ‘positive thinking’, and in a lesser extent ‘seeking social support’ and ‘avoidance’. A high level of ‘problem solving’ and ‘positive thinking’ was associated with well-managed situations, learning and development of new work practices and higher team performance. A higher level of ‘seeking social support’ and ‘avoidance’ tended to be associated with high-risk problematic situations that hindered organisation resilience. Coping strategies differed depending on profession, job tenure and hierarchical status. The article concludes with recommendations for improving both organisational resilience and individual workers’ well-being in healthcare institutions.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».