Family Physicians’ Perceived Needs Regarding Their Mental Health and Wellbeing in Infectious Catastrophic Events: A Mixed Studies Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: During catastrophes, physicians face significant stress and emotional challenges. This review explored existing evidence about the challenges family physicians face during infectious catastrophes, and their perceived well-being needs. MATERIALS AND METHODS: We conducted a mixed studies literature review using 2 databases, Ovid MEDLINE ALL (1946 to February 2023) and PsycInfo on Ovid (1806 to February 2023). To assess methodological quality, we used Mixed Methods Appraisal Tool. The extracted data were analyzed employing a data-based convergent mixed methods design. RESULTS: Thirty-four (34) studies met the criteria for data extraction. Line-by-line coding for thematic analysis was applied to Result and Discussion sections of included articles. Findings were categorized into 4 levels: Societal, Institutional, Organizational, and Individual. Seven themes were identified in total. DISCUSSION: Public health authorities should focus on systemic changes, including organizational development to improve coordination within and across organizations. Clinician involvement in decision-making, clear communication, mental health support, and adequate resources are crucial. Policy implications underscore the necessity for healthcare policies prioritizing physician well-being, and organizational support during infectious catastrophes. Improving work conditions extends beyond personal protective equipment (PPE) access, requiring swift betterment of service innovations, with ongoing reassessment for sustainable care planning, financing, and delivery beyond emergencies.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».