Influence of emotions on clinical performance in acute care: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Acute care is a high stake, emotionally charged environment. Although emotions are increasingly recognized as integral to various aspects of healthcare, research examining how they influence and interact with clinical performance in acute care settings remains relatively limited. This scoping review aims to summarize relevant empirical research on the influence of emotions on clinical performance in acute care settings. The following databases were searched by a health sciences librarian: Medline and Medline in Process, Embase Classic and Embase, Cochrane's CENTRAL, APA PsycINFO, CINAHL, and ERIC, from inception to June 2024. Empirical research in English related to the effect of emotions on clinical performance in acute care settings were included. The screening was conducted in duplicate independently, and data extraction was done by the lead author and reviewed by a second author. Among 6430 references assessed, 22 studies were analyzed. Three themes were identified based on the research setting: simulated/educational acute care settings, real-world acute care settings, and end-of-life care settings. Overall, negative emotions, most commonly stress, were inversely correlated with clinical performance in some simulated or educational settings and discouraged patient contact in real clinical settings, while positive emotions encouraged more comprehensive care. Experiencing fear and uncertainty led to more cautious care decisions, and negative emotions associated with patient's families were prevalent in end-of-life care. Emotions had varying effects on clinical performance and decision-making in acute care settings, depending on the types of emotions and the clinical contexts. More research is needed to find strategies to help clinicians manage those emotions.
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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 | 0,010 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».