Dissociation in Long-Term Care Home Staff During COVID-19: Challenges and Promising Practices
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Long-term care (LTC) staff may develop dissociation due to high-stress work environments and trauma exposures. This study aimed to (1) assess the prevalence of pathological dissociation in LTC home staff during the COVID-19 pandemic; (2) examine the associations of pathological dissociation with demographic characteristics, mental health, insomnia, and professional quality of life; and (3) examine whether pathological dissociation was sensitive to change following a coherent breathing intervention. DESIGN: We analyzed data from a pre-post breathing intervention study conducted between January and September 2022. SETTINGS AND PARTICIPANTS: Participants were 254 staff (care aides, nurses, and managers) from 31 LTC homes in Alberta, Canada. METHODS: test and t tests to examine the association of pathological dissociation with other variables pre-intervention. We used a 2-level random intercept logistic regression analysis to examine the change in pathological dissociation from pre- to post-intervention. RESULTS: About 12% and 8% of the sample experienced pathological dissociation pre- and post-intervention, respectively. Pathological dissociation was significantly associated with stress, psychological distress, anxiety, depression, posttraumatic stress disorder, and insomnia (P < .05); it was also significantly associated with language, race, and professional role (P < .05). Participants had lower odds of experiencing pathological dissociation post-intervention compared with pre-intervention (odds ratio, 0.41; P = .045). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: LTC home staff exhibited a high prevalence of pathological dissociation during COVID-19, significantly linked to other mental health measures. A coherent breathing intervention showed potential in reducing reports of dissociation. Further research is needed to understand dissociation in LTC staff and its interplay with mental health outcomes, sleep quality, and personal/work-related factors. Understanding the work environment's role and assessing interventions targeting working conditions could mitigate dissociation and promote a trauma-informed workplace. Rigorous study designs are needed to generate stronger evidence for nonpharmacological interventions like coherent breathing.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».