The Influence of Project ECHO Participation on Professional Isolation and Burnout Among Geriatric Mental Health Providers
Notice bibliographique
Résumé
Professional isolation is a contributor to healthcare professionals’ burnout, a critical threat to the well-being and sustainability of the health workforce. One intervention that may be effective in mitigating professional isolation and decreasing burnout risk is a clinically-focused community of practice that prioritizes mentorship and collaboration, which are important aspects of the Project ECHO™ educational model. The present study therefore evaluated whether participating in a pan-Canadian ECHO program focused on building skills and capacity for geriatric mental health care impacted providers’ self-reported experiences with burnout and professional isolation. Using mixed-methods analysis of quantitative and qualitative data, pre- and post-program analysis did not identify any significant changes in self-reported burnout frequency. However, at the end of the program, 18.9% of participants reported that the program had changed their feelings of burnout and 44.2% reported that it had affected their sense of professional isolation. Participant comments spoke to themes of connection and access to valuable knowledge or expertise. While the program successfully enabled participants to access a professional network and valuable clinical resources, the program could not address all of the factors that influence the complex constructs of professional isolation and burnout. Since the program was designed to build clinical skills and capacity in geriatric mental health care, evaluating professional isolation and burnout among participants was a secondary question. The positive secondary effects of Project ECHO™ programs such as this one are important for engagement of healthcare professionals in ongoing professional development and to strengthen the health workforce into the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».