A new hire support program for mental health occupational therapists: preventing burnout and building resilience
Notice bibliographique
Résumé
Burnout is widespread among mental health clinicians, including Occupational Therapists (Morse et al., 2012; Scalan & Hazelton, 2019). Newer mental health clinicians tend to be at higher risk of burnout than experienced clinicians (McCombie & Antanavage, 2017). This risk of burnout has been heightened during the recent COVID-19 pandemic, as demands for mental health services in Canada have increased and healthcare staffing shortages have reached critical levels (Statistics Canada, 2022a; Statistics Canada 2022b). There are multiple factors that contribute to increased burnout for mental health OTs, including the demands of the job, nature of the work, lack of rewards, limited opportunities for training, resource shortages and decreased professional identity/discipline-specific supports (Abendstern et al., 2017; Devery et al., 2018; Gupta et al., 2012; Lloyd et al., 2005; Scanlan & Still, 2013). Burnout prevention literature, though limited, indicates that a multi-pronged approach can be helpful (Morse et al., 2012). The New Hire Support Program for Mental Health OTs provides a multi-intervention approach to help reduce burnout risk and bolster professional resilience for OTs who are new to mental health. This supportive, comprehensive program involves three evidence-based components: i) a resource support toolkit; ii) professional development and self-care plans; iii) a mentorship program. This program is positioned to not only directly address the issue of burnout and resilience for mental health OTs, but is also projected to have an important impact on retention rates and patient care. It will also add to a limited body of existing literature focused on clinician burnout prevention.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».