Patterns of Distress and Supportive Resource Use by Healthcare Workers During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Healthcare workers (HCW) have increased the risk of occupational stress injuries and adverse mental health outcomes, which were exacerbated during the COVID-19 pandemic. Understanding HCW psychological distress patterns and help-seeking behaviors can inform responsive resource development that may mitigate negative outcomes in future crises. This paper provides insights on monthly trends in HCW distress and support utilization at a large Canadian hospital over a 14-month period. Methods: As part of a hospital-wide wellness initiative during COVID-19, the STEADY program emailed monthly confidential wellness assessments to hospital staff from April 2020 to May 2021. The assessments included screens for burnout, anxiety, depression and posttraumatic stress, types of support accessed, and demographic information. Repeated cross-sectional data were summarized as monthly proportions and examined alongside longitudinal COVID-19 data. Results: A total of 2498 wellness assessments were submitted (M = ~168 monthly, range: 17–945). Overall, 67% of assessments had at least one positive screen for distress. Average positive screens were 44% for anxiety, 29% for depression, 31% for posttraumatic stress, and 53% for burnout. Despite high distress, most respondents used informal supports (e.g., family/friends), highlighting limited formal support use. Conclusions: HCWs experienced sustained high levels of psychological distress during the COVID-19 pandemic, with burnout remaining a predominant and persistent concern. The limited use of formal support services may indicate barriers to accessing these types of supports. Our findings underscore the need for accessible and acceptable mental health supports for HCW during prolonged 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».