Factors associated with suicidal ideation in healthcare personnel: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This paper investigates suicidal ideation among healthcare professionals, a growing concern that affects their mental well-being and the quality of healthcare delivery. The study aims to identify key risk factors, such as work-related stress, exposure to death, and lack of institutional support, that contribute to suicidal ideation in this population. It also explores protective factors, including resilience, social support, and institutional resources, that may mitigate these risks. Method: A systematic review was conducted on studies published between 2020 and 2024. The literature search spanned databases such as PubMed, Scopus, Web of Science, PsycINFO, Dialnet, and Scielo. The review followed the PRISMA guidelines to ensure thoroughness and transparency in study selection. To assess the quality of the included studies, standardized tools like the Newcastle-Ottawa Scale were applied. Results: The review identified that the COVID-19 pandemic has intensified factors leading to suicidal ideation among healthcare professionals, with a notable increase in prevalence during this period. Identified risk factors included high levels of occupational stress, frequent exposure to death and suffering, and insufficient institutional support. Conversely, protective factors like resilience, social support, and access to institutional resources were found to reduce susceptibility to suicidal ideation. Conclusion: The findings highlight an urgent need for comprehensive prevention strategies and support programs targeting healthcare personnel. Recommendations for interventions span individual, organizational, and public policy levels. Enhancing resilience and providing institutional support could be crucial steps in reducing the incidence of suicidal ideation in this vulnerable group, ultimately improving both their mental health and the quality of healthcare services.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».