Quarantine and isolation nurses conditions during COVID-19 in Jeddah City
Notice bibliographique
Résumé
Background: The novel coronavirus is a pandemic respiratory disease that spreads from person to person. As the outbreak continues to develop, several countries have taken measures to prevent the transmission of the disease. Some of these measures are quarantine and isolation. Nurses are on the front line of the health care system during the COVID-19 outbreak, and they may become overwhelmed by the numerous pressures, such as the risk of infection, inadequate supplies, workload, and frustration. The aim of this study is to identify nurses’ conditions in quarantine and isolation during the COVID-19 outbreak in Jeddah city.Methods: A cross-sectional descriptive design, a questionnaire was used for data collection.Results: About 60% of the participants were willing to continue working in quarantine and isolation. The main reasons they were willing to continue were a safe working environment (37.3%) and effective teamwork (31.8%), while the main reasons that made the participants unwilling to continue were the lack of rewards and incentives (28.3%), and an unsafe work environment (40.0%). Regarding the nurses’ assessment of quarantine and isolation conditions during the COVID-19, most participants confirmed that they often choose a positive element. This study found a significant difference according to the current place of work, which was positive on the side of the nurses who are working in quarantine.Conclusions: This study’s findings provide important recommendations related to the improvement of quarantine and isolation conditions, staff nurses’ conditions, and disease-outbreak-related readiness. It is hoped that these recommendations will contribute to enhance the current and future conditions of nurses in isolation and quarantine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».