Impact of the COVID-19 pandemic on health emergency and disaster risk management systems: a scoping review of mental health support provided to health care workers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This systematic scoping review examined the strategies used by different countries and institutions to support the mental health of health care workers (HCWs) during the COVID-19 pandemic, to identify effective practices and the lessons learned in dealing with the associated challenges. METHODS: Of 1330 retrieved articles from PubMed, Scopus, and the Web of Science, 34 articles were ultimately included in the final analysis. RESULTS: The analysis revealed that mental health consultation services, especially telephone support lines, online interventions, and apps, played a critical role in addressing the psychological burden experienced by HCWs. Group activities and peer support strategies offered personalized support, and educational programs offered crucial information regarding stress management. Improvements in the work environment, such as the addition of dedicated rest areas, enhanced the well-being of HCWs. However, many interventions suffered from low participation and a lack of tailored content, despite their apparent effectiveness. CONCLUSIONS: Many interventions have focused on psychological support and resilience-building for HCWs, but they often overlook systemic issues. Comprehensive mental health support must address these systemic factors, such as adequate staffing, training, and resource allocation. Future strategies should emphasize leadership commitment to tackling root causes and actively involve HCWs in program design to ensure relevance and effectiveness. Educational resources and wellness interventions, although reported as effective, need to be tailored and adapted to specific emergencies. Additionally, research gaps, especially in low-resource settings, highlight the need for further studies to enhance preparedness for future crises.
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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 | 0,015 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».