Frontline clinician concerns during the COVID-19 pandemic: A qualitative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The COVID-19 pandemic has strained healthcare systems worldwide, placing a high psychological burden on frontline clinicians. There is an urgent need to better understand their stressors and determine if stressors differ by clinical role. The present study assessed the concerns among frontline clinicians across a large healthcare system during the COVID-19 pandemic to inform the development of tailored supportive services.Methods: From March – June 2020, frontline clinicians across the Mass General Brigham healthcare system were invited to register for an adapted mind-body resiliency group program. Clinicians completed pre- and post-program assessments asking them to report their COVID-19-related concerns. Qualitative data were analyzed in aggregate and by clinical role using content analysis to identify overarching domains.Results: Frontline clinicians’ concerns fall within seven domains: concerns for self, patients, family members, staff, existential concerns, systems-level concerns, and job-level concerns. Concerns for self and existential concerns were most commonly reported across clinical roles. Long-term care clinicians were highly concerned about patients’ wellbeing while rehabilitation therapists were highly concerned about their family members’ health. Across groups, nurse practitioners and physician assistants more often reported job-level concerns. Concerns for staff and systems level concerns were less frequently reported across clinical roles.Conclusions: Frontline clinicians share common pandemic-related concerns, but nuances exist among the concerns most frequently reported across clinical roles. Interventions that offer stress management and resiliency training may be helpful for addressing pandemic-related concerns overall. Future research should determine if tailored support services by clinical role may be warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».