COVID-19 大流行短间隔全国调查衡量心理压力 (COPING)

背景 将严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 大流行和降低冠状病毒病 (COVID-19) 死亡率的全球措施描述为“前所未有”已变得无处不在。 加拿大公共卫生署（PHAC）4月8日发布的模型预测，即使采取严格的流行病学控制，加拿大仍有934,000-1,879,000人感染，11,000-22,000人死亡。 令人不安的是，欧洲和美国的经验表明，工业化国家的医疗保健系统面临不堪重负的风险。 人们早就认识到医生有倦怠的风险，这会对他们照顾病人、同事和他们自己的能力产生负面影响。 传染病大流行给医生带来了许多与自然灾害和大规模伤亡事件相同的挑战，除了延长的时间框架、可能需要与家人隔离，以及担心被感染或感染亲人。 在 2003 年严重急性呼吸系统综合症 (SARS) 爆发期间，18-57% 的医护人员 (HCW) 经历了可衡量的心理困扰。 即使在 SARS 大流行之后的 1-2 年，安大略省的医护人员也经历了高水平的倦怠 (19-30%)、心理困扰 (30-45%) 和 PTSD 症状 (8-13%)。 尽管总体比率很高，但有几个缓解因素可能会降低心理困扰和倦怠的发生率或严重程度。

鉴于这些研究通常在一个或两个横截面时间点测量职业倦怠和心理困扰，因此很难说职业倦怠是如何随时间发展的。 此外，大部分研究评估了自然灾害后的卫生保健工作者，这些自然灾害往往表现为一个单一的时间点，出现一大波患者。 当前危机的独特之处在于其对 HCW 的持续需求水平，可能会出现多波患者或持续数月的持续大量患者超过医疗保健系统资源。 本研究旨在调查在 COVID-19 大流行期间多个时间点评估的倦怠率。 此外，本研究旨在确定患者数量、缓解因素和恶化因素与不同时间点的倦怠率之间的关系。

目标

1. 在整个 COVID-19 大流行期间，医生和居民的心理困扰和倦怠率是多少？
2. 随着时间的推移（轨迹），哪些基线因素与心理困扰和倦怠的减少和增加有关？

方法 本研究将是对加拿大医生的全国纵向调查。 抽样框架将是目前在加拿大执业的所有医生，无论他们是否持有正式、临时或研究生培训执照。 调查将通过以下方式分发： 1. Twitter 上的广告， 2. 省级医师协会，以及 3. 高风险专业（麻醉、重症监护、急诊医学）的国家专业组。 收件人将被引导至由 Redcap 托管的调查站点。 初步调查的横断面结果将立即反馈给省级和国家组织有关医生职业倦怠和心理困扰的威胁。 纵向结果将分析倦怠和痛苦如何随时间变化，并将分析与缓解和恶化因素的关系。

同意的参与者将完成初步调查，收集人口统计信息（年龄、性别、受训者、执业年限、专业、慢性健康状况、执业类型（学术、社区、农村））、准备信息（在第一个 COVID-19 疑似病例之前：COVID -19 条路径/程序、模拟、指定区域、日程安排变更）和基线措施（Maslach 职业倦怠量表 - 一般调查 (MBI-GS) 简表、大流行病经历和感知量表 (PEPS)、医院焦虑和抑郁量表 (HADS) 、压力源、资源、应对策略）。 然后，参与者将每月收到后续调查问卷，直到他们的省份持续没有新病例（1 个月没有新病例），最多参与一年。 这些跟进问卷将测量职业倦怠 (MBI-GS)、心理困扰 (HADS)、流行病特定压力源 (PEPS)、工作场所压力源和资源/应对策略。 短期调查结束一年后，将寻求进行最终的后续调查，以评估应对 COVID 大流行的长期影响。

统计分析 目标 1. 变量将在正态分布时使用均值和标准差，或者在通过 Shapiro-Wilk 检验测量偏斜时使用中值和四分位距来描述。

目标 2。将使用线性回归分析初始调查的横截面结果，以量化因素与职业倦怠之间的关系强度。 在纵向分析中，将使用使用潜在增长混合模型 (LGMM) 的轨迹分析来确定随时间变化的医生职业倦怠和心理困扰的轨迹。 LGMM 非常适合纵向数据，因为它对缺失数据的影响具有鲁棒性。 此外，LGMM 可能被证明在前所未有的情况下非常有用，例如这种情况，因为 LGMM 允许根据数据而不是通过先验概念模型更凭经验地识别轨迹，因为 LGMM 允许根据经验确定轨迹。

预期结果 调查人员将发现这种大流行期间职业倦怠的特征是否与当前关于基线或更有限的危机时期医生职业倦怠的知识体系具有可比性。 这将告知当前针对医生倦怠的干预措施在广泛的大流行事件期间是否合适，无论是在医生继续应对 COVID-19 还是在未来。 加深对压力源和保护因素的理解，不仅对于在个人层面规划治疗研究至关重要，而且还将使机构能够为面临风险的医生动员高收益支持。