The Role of Uncertainty in the Experiences of Nurses During the Covid-19 Pandemic: A Phenomenological Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The novel coronavirus (Covid-19) has spread quickly to all corners of the globe and caused high rates of morbidity and mortality. Nurses have been at the centre of this experience managing the outbreak through direct bedside care, managing hospital units, providing Covid-19 testing, and contact tracing. PURPOSE: The aim of this article is to examine the role that nurses played in the early stages of the Covid-19 pandemic through the voices of the participants. METHODS: Using a phenomenological methodology thirty-one interviews were completed via phone and thematic analysis was completed. RESULTS: The major themes that emerged from this phenomenological study were: emotional challenges, uncertainty, and protective factors. Emotional challenges included, stress, anxiety, exhaustion, frustration, guilt, and loneliness. These challenges were magnified by uncertainty through leadership and communication challenges, needs of the pandemic versus needs of the patient, and Covid-19 and best practice. In this study, emotional challenges were mitigated by the protective factors of: education, ability to contribute, team cohesiveness, and community support. CONCLUSIONS: Nurses are challenged during this time but by limiting uncertainty and providing protective factors, nurses can be less affected by emotional challenges and able to provide nursing care and manage the outbreak effectively.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».