Enhancing Trauma Resilience in Nurses and Personal Support Workers: A Feasibility Study of an 8-Week Supportive Trauma Exposure Preparation Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background Nurses and personal support workers (PSWs) frequently face trauma in their work without sufficient resources to manage the resulting emotional stress. This contributes to high rates of burnout, which have remained elevated since the COVID-19 pandemic. Purpose To address the need for effective interventions that mitigate the impact of trauma exposure in the healthcare workplace, we developed the Supportive Trauma Exposure Preparation (STEP) program, an 8-week virtual psychotherapy intervention. The aim of this study was to evaluate the feasibility, acceptability, and preliminary effectiveness of the STEP program in reducing burnout and enhancing resilience. Methods A pilot study was conducted with 35 nurses and PSWs in Ontario assessing the feasibility, acceptability, and preliminary effectiveness of the STEP program at three months follow-up. Participants attended 8 weekly psychotherapy sessions, provided feedback on their experiences, and completed measures of burnout, resilience, mood, anxiety, and work and life functioning. Results The study demonstrated strong feasibility and acceptability, with high participant engagement and satisfaction with the STEP program. Improvements in burnout and work functioning were observed at the three-month follow-up. Conclusions The STEP program shows promise as a novel intervention addressing the critical unmet need for preventing and managing the detrimental effects of trauma exposure among nurses and PSWs in the healthcare workplace. ClinicalTrials.gov Registration # NCT04682561 (URL: https://clinicaltrials.gov/study/NCT04682561 )
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».