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Enregistrement W6944592881 · doi:10.20381/ruor-28821

The impact of COVID-19 on the mental health and substance use health (MHSUH) workforce in Canada: a mixed methods study

2023· other· en· W6944592881 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceMental healthThematic analysisOddsPandemicPublic healthLogistic regressionService provider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The increased need for mental health and substance use health (MHSUH) services during the COVID-19 pandemic underscores the need to better understand workforce capacity. This study aimed to examine the pandemic’s impact on the capacity of MHSUH service providers and to understand reasons contributing to changes in availability or ability to provide services. Methods We conducted a mixed method study including a pan-Canadian survey of 2177 providers of MHSUH services and semi-structured interviews with 13 key informants. Survey participants answered questions about how the pandemic had changed their capacity to provide services, reasons for changes in capacity, and how their practice had during the pandemic. Thematic analysis of key informant interviews was conducted to gain a deeper understanding of the impact of the pandemic on the MHSUH workforce. Results Analyses of the survey data indicated that the pandemic has had diverse effects on the capacity of MHSUH workers to provide services: 43% indicated decreased, 24% indicated no change, and 33% indicated increased capacity. Logistic regression analyses showed that privately funded participants had 3.2 times greater odds of increased capacity (B = 1.17, p < 0.001), and participants receiving funding from a mix of public and private sources had 2.4 times greater odds of increased capacity (B = 0.88, p < 0.001) compared to publicly funded participants. Top reasons for decreases included lockdown measures and clients lacking access or comfort with virtual care. Top reasons for increases included using virtual care and more people having problems relevant to the participant's skills. Three themes were constructed from thematic analysis of key informant interviews: the differential impact of public health measures, long-term effects of pandemic work conditions, and critical gaps in MHSUH workforce data. Conclusions The COVID-19 pandemic has had a substantial impact on the capacity of the MHSUH workforce to provide services. Findings indicate the importance of increasing and harmonizing funding for MHSUH services across the public and private sectors, developing standardized datasets describing the MHSUH workforce, and prioritizing equity across the spectrum of MHSUH services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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