RELEVANCIA DEL APOYO SOCIAL PARA LA PROTECCIÓN DE LA SALUD MENTAL EN EL PERSONAL SANITARIO
Bibliographic record
Abstract
Introducción El trabajo en salud es exigente y afecta negativamente la salud mental de los trabajadores. La ansiedad y la depresión son los trastornos de salud mental (SM) más comunes entre los trabajadores de la salud, particularmente en emergencias sanitarias. La pandemia de COVID-19 ha exacerbado estos problemas. En Chile, los trabajadores de la salud han experimentado altos niveles de estrés, ansiedad y depresión. Estudios previos encontraron que el 75% de los trabajadores de la salud reportaron síntomas de ansiedad, y el 50% reportaron síntomas de depresión. Existen diversos factores de riesgo que aumentan las chances de reportar problemas de SM. Prevenir tales problemas puede ayudar a mejorar la SM y el bienestar de los trabajadores de la salud, reducir el ausentismo laboral, las licencias médicas y los errores en procedimientos. Objetivos Determinar los factores que se asocian a la prevalencia de sintomatología ansiosa y depresiva en personal sanitario en contexto de pandemia en Chile. Método Estudio observacional, descriptivo y transversal en 875 trabajadores de la salud (76% mujeres) mediante una encuesta administrada por Surveymonkey. El cuestionario es de origen canadiense, generado por las Clínicas de Salud Ocupacional para Trabajadores de Ontario y traducido en Chile por los autores. Incluyó escalas para tamizar sintomatología depresiva y ansiosa, además de variables como sexo, estamento, mascarillas insuficientes, contacto con pacientes COVID-19, apoyo de pares/superiores, apoyo fuera del trabajo, reasignación de labores/lugar/área producto de la pandemia y desconfianza en la gestión gubernamental para proteger al personal. Se efectuaron análisis descriptivos y regresiones logísticas para medir la asociación de los factores en las chances de sintomatología ansiosa y depresiva.El protocolo de investigación fue aprobado por el comité de ética de la Facultad de Psicología de la Universidad Diego Portales. Resultados principales Un 46% y 36% de los participantes obtuvieron puntajes indicativos de sintomatología ansiosa y depresiva, respectivamente. Mayor apoyo de pares/superiores se asoció a menores chances de sintomatología ansiosa (aOR[Odds ratio ajustado]= 0,89 IC[intervalo de confianza] 95%[0,84; 0,94]) y depresiva (aOR= 0,87 IC95%[ 0,82; 0,92]). Por otra parte, las mujeres mostraron el doble de chances de sintomatología ansiosa (aOR= 2,09 IC95% [1,35; 3,28]) y quienes desconfiaron en la gestión gubernamental mostraron el doble de chances de sintomatología depresiva (aOR= 1,98 IC 95% [1,34; 2,93]). Conclusiones La sintomatología ansiosa y depresiva es mayor que niveles históricos (34% y 23%, respectivamente) pero menor a la muestra canadiense (55% y 42%, respectivamente), aunque dentro del rango esperado según revisiones de la evidencia (45% y 28 a 51%, respectivamente). Las trabajadoras de la salud que estaban en contacto directo con pacientes con COVID-19 y que no tenían suficiente apoyo social tenían el mayor riesgo de síntomas de ansiedad y depresión. Por otra parte, el apoyo social de los compañeros y supervisores constituyó un factor protector contra los síntomas de ansiedad y depresión. Se sugiere considerar el rol protector y del mayor interés del personal en el apoyo organizacional y social por sobre el psicológico-individual. El rol de liderazgos centrados en el servicio permite consolidar equipos y brindar apoyo a largo plazo. Urgen medidas enfocadas en prevenir la sintomatología ansiosa en trabajadoras.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".