Pressed for Time: Physiological Indicators of Care Aides’ Mental Workload in Response to Simulated Pressures in Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundMental workload is an important indicator of an individual's interaction with task demands. Care aides in long-term care (LTC) settings frequently report excessive demands imposed on their daily work due to challenging resident behaviours and organizational expectations. Understanding mental workload in these contexts is key to predicting staff strain and guiding support strategies.MethodsTwenty-eight care aides from six LTC homes in New Brunswick, Canada, participated in a simulated care scenario involving common challenges encountered when completing resident care. Two physiological markers of mental workload, namely heart rate variability (HRV) and pupil dilation, were continuously measured across five experimental stages, each designed to elicit different cognitive and emotional demands. Hierarchical mixed-effects models assessed the impact of demographic variables and experimental stages on mental workload.ResultsMental workload increased significantly, as indicated by decreased HRV and increased pupil diameter, when the care aide was required navigate impossible requests made by the resident. Contrary to expectations, resistance to care, verbal aggression, direct time pressure, and intervention by a supervisor did not significantly influence physiological correlates of mental workload.ConclusionThese findings suggest that creative problem-solving, such as responding to impossible resident demands, may be more mentally taxing than expected stressors like aggression or time pressure. To manage mental workload, staff should be prepared and supported to adapt creatively under pressure. Further efforts should be made to understand the relationship between increased mental workload and cumulative stress in care aides.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».