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Record W7104442774 · doi:10.71781/23820

La santé psychologique des travailleurs de la santé et des services sociaux au Québec en temps de pandémie : regard longitudinal sur la réaffectation des postes durant la COVID-19

2022· dissertation· fr· W7104442774 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicCOVID-19 and Mental Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Occupational burnout2019-20 coronavirus outbreakPoison control

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte. La pandémie du coronavirus COVID-19 a déclenché une crise sanitaire majeure depuis le début de l’année 2020. Les connaissances limitées et la rapidité de propagation du virus ont engendré une réaction précipitée de la santé publique du Québec créant des conditions éprouvantes pour les travailleurs de la santé et des services sociaux. Avant même l’arrivée de cette nouvelle réalité, les chiffres démontraient une problématique majeure quant à la prévalence et aux impacts engendrés par les problèmes psychologiques chez les travailleurs québécois. Les études ayant suivi les précédentes pandémies ont permis d’identifier plusieurs facteurs de risque engendrés par de telles crises chez les travailleurs de la santé et des services sociaux. Parmi les facteurs de risques importants au travail, on retrouve l’augmentation du stress vécu face à de nouvelles tâches, la perte de repères et l’absence de soutien, éléments qui sont généralement liés à une réaffectation des postes. Il est encore à ce jour difficile de bien comprendre l’ensemble des processus et l’interinfluence des facteurs qui affectent la santé psychologique des travailleurs en temps de crise. L’évolution de ces facteurs dans le temps n’est pas documentée. Objectif. Le présent projet évalue l’impact de la réaffectation des postes sur le développement de la détresse psychologique des travailleurs de la santé et des services sociaux du Québec ainsi que l’évolution hebdomadaire de ces aspects au cours de la pandémie COVID-19. Méthode. L’étude porte sur 169 travailleurs du réseau de la santé et des services sociaux du Québec provenant de 3 institutions différentes et occupant une variété de postes. Le projet suit un devis quantitatif longitudinal suivant un plan à série temporelle. Les données ont été collectées par une application mobile d’autosurveillance. Des analyses par modèles linéaires mixtes, puis des analyses de modération ont été effectuées. Résultats. La relation entre la réaffectation des postes et la détresse psychologique ne s’avère pas significative. L’exposition à la maladie et aux décès ne s’illustre pas comme modérant cette relation. La dépression est cependant associée au niveau de stress au travail ainsi qu’à la qualité de vie personnelle et professionnelle. L’anxiété est également associée à ces facteurs. Conclusion. Certaines hypothèses peuvent expliquer l’absence de relation entre la réaffectation des postes et la détresse : professionnels habitués au stress, omniprésence de la maladie au quotidien, niveau de stress constamment élevé. Le manque d’information sur la nature de la réaffectation ainsi que sur le niveau de base limite l’interprétation des résultats. Il est cependant possible que la réaffectation n'engendre aucun impact significatif sur la détresse vécue. Les travailleurs de la santé du réseau québécois ont possiblement fait preuve d’une grande adaptation, atténuant ainsi l’impact attendu de la réaffectation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.235

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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