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Enregistrement W4407296571 · doi:10.24095/hpcdp.45.2.04f

Accès direct à des traitements en santé mentale pour les travailleurs de la santé : un aperçu des demandes au cours des cinq premières vagues de la pandémie de COVID-19 en Ontario

2025· article· fr· W4407296571 sur OpenAlexaffvenueabout
Judith M. Laposa, Duncan Cameron, Kim Corace, Heather L. Bullock, Lauren Flavelle, Natalie Quick, Karen Rowa, Sara de la Salle, Katherin Creighton-Taylor, Stephanie Carter, Paul Kurdyak, Vanessa Saldanha, Randi E. McCabe

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensMcMaster UniversityRoyal Ottawa Mental Health CentreOntario Shores Centre for Mental Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonWaypoint Centre for Mental Health CareUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesMental Health Research CanadaUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Les travailleurs de la santé ont fait état d’effets néfastes sur leur santé mentale dus à la pandémie de COVID-19. Nous avons exploré le profil sociodémographique des travailleurs de la santé ayant demandé par eux-mêmes à recevoir des soins de santé mentale, l’évolution des demandes de traitement au fil des vagues de COVID- 19, la nature des principaux problèmes ayant motivé les demandes et leurs changements lors de la pandémie. Méthodologie Cinq grands établissements de santé de l’Ontario ont fourni du soutien en santé mentale aux travailleurs de la santé pendant la pandémie. Des données ont été recueillies à partir de 2725 demandes de traitement présentées par des travailleurs de la santé entre mai 2020 et mars 2022, à savoir la fréquence des demandes, les principaux problèmes de santé mentale ayant motivé les demandes et divers renseignements sociodémographiques (l’origine ethnique, le sexe, l’âge, le milieu de travail, la profession et l’obtention antérieure d’un diagnostic ou d’un traitement pour un problème de santé mentale). Résultats Les travailleurs de la santé qui ont demandé à recevoir du soutien étaient en majorité des femmes et des personnes blanches. Près de la moitié d’entre eux faisaient partie du personnel infirmier. Près de la moitié avaient déjà été traités pour un problème de santé mentale et un pourcentage légèrement plus élevé avait déclaré un diagnostic antérieur de problème de santé mentale. Plus de 60 % des répondants de l’échantillon travaillaient en milieu hospitalier. Le moment des augmentations et des diminutions du nombre mensuel de nouvelles demandes coïncidait approximativement avec respectivement le début et la fin des vagues de COVID-19. Les cinq principaux problèmes à l’origine des demandes de traitement étaient les symptômes d’anxiété généralisée ou d’inquiétude, la dépression, une crise situationnelle ou une réaction aiguë à un facteur de stress, la difficulté à gérer le stress (professionnel ou financier) et des symptômes de stress post-traumatique. Conclusion Des travailleurs de la santé ont demandé par eux-mêmes à recevoir du soutien en santé mentale pendant la pandémie de COVID-19 en Ontario. La majorité d’entre eux voulaient obtenir un traitement pour des symptômes d’anxiété généralisée, d’inquiétude ou de dépression. Les résultats de cette étude pourraient éclairer la planification du réseau en vue des pandémies futures, ainsi que la planification des programmes de mieuxêtre destinés à aider le personnel de santé à faire face au stress en milieu de travail en période post-pandémique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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