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Enregistrement W3048924958 · doi:10.1891/wfccn-d-20-00009

Critical Care Nurses as Frontline Warriors During COVID-19 in Pakistan

2019· article· en· W3048924958 sur OpenAlexaff
Shaista Meghani, Nasreen Lalani

Notice bibliographique

RevueConnect The World of Critical Care Nursing · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMedicineNursingPersonal protective equipmentPandemicHealth carePopulationAnxietyIsolation (microbiology)MEDLINEWorkplace violenceHarassmentFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Suicide preventionPoison controlEnvironmental healthPsychiatryPsychological interventionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic resulted in several short-term and long-term impacts on the physical, social, and psychological health of every individual globally, especially among frontline workers including nurses working in the critical care settings. In Pakistan, 85,264 confirmed cases have been identified and 1,770 deaths are reported so far. The death rate is 2.0% as compared to Europe (14.6%) and the United States (5.7%) per 100,000 population. Frontline workers are the most vulnerable population during this pandemic. Nearly 440 frontline staff including nurses, doctors, and other health workers have been infected with COVID-19 with 8 confirmed deaths reported in different provinces of Pakistan. These numbers are continuously increasing posing a serious threat for the health and well-being of the healthcare professionals especially nurses working in the critical care settings. Objective: The paper outlines the challenges and experiences of critical care nurses working in acute hospital settings of a low resourced country Pakistan during a pandemic. Methods: Literature search using CINAHL, MEDLINE, PubMed databases, local and international news papers, magazines, websites, international nursing colleagues and personal experiences/insights are included in the paper. Results: Findings include common challenges such as lack of staff, lack of personal protective equipment (PPE), limited knowledge regarding standard infection control practices, isolation protocols, lack of administrative support, transportation, accommodation, childcare facility, and so forth. As a result, most nurses are reporting symptoms of fear, anxiety, depression, post-traumatic symptoms, spiritual, and moral distress. Nurses often become targets of violence and harassment by the general public in the Pakistani healthcare system, due to lack of awareness, cultural beliefs, low status/image of nurses, low literacy levels, and poverty. Conclusion: Targeted interventions and policies are needed to maintain safety and protect physical, social, psychological, and spiritual health and well-being of nurses. Health authorities in Pakistan should take the responsibility in creating awareness, providing adequate guidance, and support to enhance nurses' well-being and quality of life during the pandemic.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,445 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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