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Enregistrement W3042119719 · doi:10.2196/20606

Knowledge and Psychological Stress Related to COVID-19 Among Nursing Staff in a Hospital in China: Cross-Sectional Survey Study

2020· article· en· W3042119719 sur OpenAlexvenueno aff
Huaping Huang, Wen-jun Zhao, Guirong Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicinePandemicTriagePsychological interventionNursingMental healthIsolation (microbiology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineDiseasePsychologyPsychiatryInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since December 2019, coronavirus disease (COVID-19) has been rapidly spreading worldwide. Nurses play a key role in fighting this disease and are at risk of COVID-19 infection. Therefore, there is an urgent need to assess the mental health condition of nurses and establish appropriate interventions to reduce the negative psychiatric outcomes of the pandemic. OBJECTIVE: The objectives of this study were to evaluate the knowledge and psychological stress related to COVID-19 among nursing staff and to provide evidence of the need for targeted training and psychological intervention. METHODS: This cross-sectional web-based survey study was performed in a class 3 grade A general hospital in a southwest province of China from March 1 to March 15, 2020. A self-designed questionnaire with questions about COVID-19-related prevention and control knowledge and the Triage Assessment Form (TAF) were used to assess nursing staff's knowledge of COVID-19 and their degree of psychological stress, respectively. SPSS 23.0 was applied for statistical analysis of the collected data. RESULTS: A total of 979 nurses completed the questionnaire. The results showed that the nursing staff provided the fewest correct answers to questions about continuous viral nucleic acid testing specifications (379/979 correct answers, 38.7%), isolation/discharge criteria (539/979 correct answers, 55.1%), and management measures for patients with suspected symptoms (713/979 correct answers, 72.8%). The median total score of the TAF was 7.0 (IQR 5.0-12.0), and there were statistically significant differences in scores between different nursing roles, years of work experience, and hospital departments (P<.05). CONCLUSIONS: This study indicated that nursing staff have insufficient knowledge about COVID-19. Meanwhile, although the psychological damage to nurses during the pandemic was found to be low, nurse managers must continue to monitor the mental health of nursing staff and perform timely interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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