“It feels like I’m the dirtiest person in the world.”
Notice bibliographique
Résumé
In summer 2015, a Saudi 1000-bed tertiary care hospital experienced a serious outbreak among patients of Middle Eastern Respiratory Syndrome (MERS); during which, some healthcare providers contracted the virus, but none died. The outbreak provoked not only fear and stress; but also professional, emotional, ethical, and social conflicts and tension among healthcare providers and patients alike. Therefore, this study aims to explore what healthcare providers, who survived coronavirus infection, have experienced as a MERS patient and how the infection affected their relationship with their colleagues. Semi-structured, face-to-face interviews were conducted individually with seven survivors (healthcare providers). Each interview lasted up to 90min, and the data were analyzed using the thematic analysis technique. Within the participants' rich and illuminating experiences, four themes were identified: caring for others in the defining moments, perceived prejudice behaviours and stigmatization, lived moments of traumatic fear and despair, and denial and underestimation of the seriousness of the disease at the individual and organizational levels. Survivors still suffered as a result of their traumatic experiences, which might negatively influence their performance. As these survivors are vulnerable, it is their organization's responsibility to provide a system that embraces HCPs during and after disastrous events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».