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Enregistrement W7120891298

Impact of COVID-19 pandemic on sleep quality in healthcare workers in the Americas: a mixed-methods systematic review

2024· dissertation· pt· W7120891298 sur OpenAlexaboutno aff
Talita de Azevedo Coelho Furquim [UNESP] Pereira

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typedissertation
Languept
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLQuality (philosophy)MEDLINEHealth carePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Nursing staffScopus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: A pandemia da COVID-19 aumentou o estresse físico e mental e alterou os processos de trabalho dos profissionais de saúde, causando impactos na qualidade do sono. Objetivo: Identificar o impacto da pandemia de COVID-19 na qualidade do sono de médicos, enfermagem e residentes médicos de hospitais e departamentos de emergência nas Américas e sua autopercepção e experiências de qualidade do sono. Apresentar recomendações e estratégias úteis para definir a melhor prática clínica e orientação para o cuidado da qualidade do sono desses profissionais de saúde. Critérios de Inclusão: Estudos com médicos, enfermagem e residentes médicos que trabalharam em hospitais ou urgência/emergência diretamente com o atendimento ao paciente durante a pandemia. Estudos quantitativos, qualitativos e de métodos mistos que investigaram a qualidade do sono dos profissionais de saúde durante a pandemia da COVID-19. Foram considerados estudos que avaliaram a qualidade do sono medida por instrumento validado e que analisaram as experiências e percepções desses profissionais de saúde sobre qualidade de sono. Métodos: Esta revisão foi realizada seguindo a metodologia JBI para revisão sistemática de métodos mistos. Os estudos publicados foram pesquisados na Biblioteca Virtual em Saúde (BIREME), MEDLINE (PubMed), CINAHL (EBSCO), Embase (Elsevier), Scopus (Elsevier), Biblioteca Cochrane (CENTRAL) e Web of Science (Clarivate Analytics). As fontes de estudos não publicados e literatura cinzenta pesquisadas foram Google Scholar, Cybertesis e Canadian Dissertation and Theses. O período de publicação pesquisado foi de 2020 a 2023. Não há restrições de idioma. Utilizou-se a abordagem JBI segregada e convergente, integrando os resultados sintetizados quantitativos e qualitativos. Resultados: Foram incluídas 20 publicações (16 quantitativos, 3 qualitativos e 1 misto). No componente quantitativo, tem-se 12.067 profissionais e, no qualitativo, 72 profissionais. Os países dos estudos são: Brasil, EUA, Colômbia, Cuba, Equador e Peru. A prevalência de distúrbios do sono é 76,4% (IC 95%: 64,8-86,3) e de insônia é 35,8% (IC 95%: 27,0-45,1). No componente qualitativo, duas sínteses: a pandemia da COVID 19 acarretou problemas de saúde mental e física, e afetou as relações sociais dos profissionais de saúde; os profissionais que atuaram na linha de frente identificam estratégias para mitigar dificuldades e desafios do processo de trabalho. Discussão: O sono foi um fator identificado como importante na pandemia com repercussões diretas na saúde desses profissionais. Recomenda-se incluir programas de crise para profissionais de saúde nas instituições e como políticas públicas globais e regionais. Conclusão: Os resultados deste estudo revelam elevada prevalência de distúrbios do sono e insônia tanto na percepção qualitativa quanto na análise quantitativa. São necessárias estratégias para mitigar esses efeitos e orientar políticas de promoção da saúde do sono destes profissionais.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,347 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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