Lyhyen aikavälin COVID-19-pandemian kansallinen tutkimus, jossa mitataan psykologista ahdistusta (COPING)

Tausta Vaikeaa akuuttia hengitystieoireyhtymää aiheuttavaa koronavirus 2:n (SARS-CoV-2) pandemiaa ja maailmanlaajuisia toimenpiteitä koronavirustautiin (COVID-19) kuolleisuuden vähentämiseksi on tullut kaikkialla kuvailemaan "ennennäkemättömiksi". Kanadan kansanterveysviraston (PHAC) 8. huhtikuuta julkaistut mallit ennustavat, että jopa tiukalla epidemiologisella valvonnalla 934 000 - 1 879 000 ihmistä saa tartunnan Kanadassa ja 11 000 - 22 000 kuolee. Hämmentävästi Euroopan ja Yhdysvaltojen kokemukset osoittavat, että teollisuusmaiden terveydenhuoltojärjestelmät ovat vaarassa hukkua. On jo pitkään tiedetty, että lääkäreillä on työuupumusriski, mikä voi vaikuttaa negatiivisesti heidän kykyynsä hoitaa potilaita, työtovereita ja itseään. Tartuntatautipandemiat asettavat lääkäreille monia samoja haasteita kuin luonnonkatastrofit ja joukkoonnettomuuksien aiheuttamat tapahtumat, joihin liittyy pidempi aikakehys, mahdollinen tarve eristäytyä perheestä ja huoli tartunnan saamisesta tai läheisten tartuttamisesta. Vuoden 2003 vakavan akuutin hengitystieoireyhtymän (SARS) puhkeamisen aikana 18–57 prosenttia terveydenhuollon työntekijöistä koki mitattavissa olevaa psyykkistä kärsimystä. Jopa 1–2 vuotta SARS-pandemian jälkeen Ontariossa HCW:t kokivat korkeaa loppuunuutumista (19–30 %), psyykkistä kärsimystä (30–45 %) ja PTSD-oireita (8–13 %). Yleisesti korkeista luvuista huolimatta on olemassa useita lieventäviä tekijöitä, jotka voivat vähentää psyykkisen ahdistuksen ja työuupumusten määrää tai vakavuutta.

Ottaen huomioon, että näissä tutkimuksissa mitataan yleensä työuupumusta ja psyykkistä kärsimystä yhdessä tai kahdessa poikkileikkauspisteessä, on vaikea sanoa, kuinka loppuunpalaminen kehittyy ajan myötä. Lisäksi suurimmassa osassa tutkimuksia arvioitiin luonnonkatastrofien jälkeisiä terveysongelmia, jotka yleensä esiintyvät yhtenä ajankohtana yhden suuren potilasaallon kanssa. Nykyinen kriisi eroaa HCW-lääkkeiden jatkuvasta kysynnästä, joka voi aiheuttaa useita potilasaaltoja tai jatkuvan suuren potilaiden määrän, joka ylittää terveydenhuoltojärjestelmän resurssit kuukausia kerrallaan. Tässä tutkimuksessa pyritään tutkimaan COVID-19-pandemian aikana useissa eri aikapisteissä arvioituja työuupumusasteita. Lisäksi tässä tutkimuksessa pyritään määrittämään potilasmäärien, lieventävien tekijöiden ja pahentavien tekijöiden sekä työuupumusasteiden välistä suhdetta eri ajankohtina.

Tavoitteet

1. Mikä on lääkäreiden ja asukkaiden henkisen ahdistuksen ja työuupumusten määrä COVID-19-pandemian aikana?
2. Mitkä perustekijät liittyvät psykologisen ahdistuksen ja työuupumusten vähenemiseen ja lisääntymiseen ajan myötä (lentoradat)?

Menetelmät Tämä tutkimus on kansallinen pitkittäistutkimus Kanadan lääkäreistä. Näytteenottokehyksen muodostavat kaikki Kanadassa tällä hetkellä työskentelevät lääkärit riippumatta siitä, onko heillä täysi, väliaikainen tai jatko-koulutuksen lisenssi. Kyselyä jakavat: 1. Ilmoitukset Twitterissä, 2. Lääkäriyhdistykset ja 3. Valtakunnalliset korkeariskisten erikoisalojen erikoisryhmät (anestesia, tehohoito, ensihoito). Vastaanottajat ohjataan Redcapin isännöimälle kyselysivustolle. Poikkileikkaustulokset alustavasta tutkimuksesta, jonka tarkoituksena on antaa välitöntä palautetta maakunnallisille ja valtakunnallisille järjestöille lääkärin työuupumusta ja psyykkistä ahdistusta koskevasta uhasta. Pitkittäistuloksissa analysoidaan, kuinka työuupumus ja ahdistus muuttuvat ajan myötä, ja analysoidaan suhdetta lieventäviin ja pahentaviin tekijöihin.

Suostuvat osallistujat suorittavat alustavan kyselyn, jossa kerätään demografisia tietoja (ikä, sukupuoli, harjoittelija, työskentelyvuodet, erikoisala, krooniset sairaudet, harjoitustyyppi (akateeminen, paikkakunta, maaseutu), valmistelevat tiedot (ennen ensimmäistä COVID-19-epäiltyä tapausta: COVID) -19 reittiä/menettelyä, simulointi, määrätyt alueet, aikataulumuutokset ja perustoimenpiteet (Maslach Burnout Inventory - General Survey (MBI-GS) lyhyt muoto, Pandemic Experience & Perceptions Scale (PEPS), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS)) , stressitekijät, resurssit, selviytymisstrategiat). Osallistujat saavat sitten seurantakyselylomakkeet joka kuukausi, kunnes heidän maakunnassaan ei ole jatkuvasti uusia tapauksia (1 kuukausi ilman uutta tapausta) enintään yhden vuoden ajan. Näillä seurantakyselyillä mitataan työuupumusta (MBI-GS), psyykkistä kärsimystä (HADS), pandemiakohtaisia ​​stressitekijöitä (PEPS), työpaikan stressitekijöitä ja resursseja/selviytymisstrategioita. Viimeinen seurantatutkimus tehdään vuosi lyhyen aikavälin tutkimusten päättymisen jälkeen, jotta voidaan arvioida COVID-pandemiaan reagoimisen pitkän aikavälin vaikutuksia.

Tilastollisen analyysin tavoite 1. Muuttujat kuvataan käyttämällä keski- ja keskihajontaa, kun ne ovat normaalijakautuneita, tai mediaania ja kvartiiliväliä vinossa Shapiro-Wilk-testillä mitattuna.

Tavoite 2. Alkututkimuksen poikkileikkaustulokset analysoidaan lineaarista regressiota käyttäen kvantifioimaan tekijöiden ja työuupumussuhteen vahvuus. Pitkittäisanalyysissä käytetään liikerata-analyysiä latentin kasvun sekamallinnuksen (LGMM) avulla tunnistamaan lääkäreiden uupumuksen ja psyykkisen ahdistuksen kehityskulkuja ajan mittaan. LGMM sopii ihanteellisesti pitkittäistietoihin, koska se kestää puuttuvien tietojen vaikutuksia. Lisäksi LGMM voi osoittautua erittäin hyödylliseksi tämänkaltaisessa ennennäkemättömässä tilanteessa, jossa hypoteesien perustamiseen on niukasti tietoa, koska LGMM mahdollistaa liikeradan tunnistamisen empiirisesti datan perusteella eikä a priori käsitteellisten mallien avulla.

Odotetut tulokset Tutkijat saavat selville, ovatko uupumuksen ominaisuudet tämän pandemian aikana verrattavissa nykyiseen tietoon lääkäreiden työuupumuksesta lähtötilanteessa tai rajoitetumpina kriisiaikoina. Tämä kertoo, ovatko nykyiset toimenpiteet lääkäreiden työuupumukseen asianmukaisia ​​laajalle levinneiden pandemiatapahtumien aikana, sekä lääkärien jatkaessa COVID-19:n käsittelyä että tulevaisuudessa. Stressitekijöiden ja suojaavien tekijöiden parempi ymmärtäminen on olennaista paitsi yksittäisten terapeuttisten tutkimusten suunnittelussa, myös laitokset voivat mobilisoida korkean tuoton tukea riskilääkäreille.