Working on a designated COVID-19 unit: Exploring nurse perceptions and experiences
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The COVID-19 global pandemic has had a distressing effect on clinical nursing units, creating unique challenges for the nursing profession. These unprecedented challenges included constant fear of the unknown, major disruptions to daily routines, the need to adapt to the realities of new safety protocols, the need for continuous donning and doffing of PPE, and an alarming increase in patient acuity and death. Rapid increases in COVID-19 hospital admissions prompted hospital administrators to designate specific medical-surgical nursing units as covid units. As a result, nurses faced the real possibility of bringing the virus home to their loved ones and possibly contracting a deadly disease. To understand the impact of COVID-19, a study was conducted to assess nurses’ perceptions, morale, emotions, current knowledge and susceptibility to developing compassion fatigue.Methods: Content analysis was used to identify registered nurses’ perceptions and experiences while providing nursing care during the COVID-19 pandemic. Additionally, data was collected to assess participants’ emotional and physical well-being, knowledge and susceptibility to developing compassion fatigue.Results: Nurses’ qualitative responses were categorized into seven themes. Additionally, compassion fatigue knowledge and susceptibility responses were analyzed.Conclusions: Associated feedback, including narrations, provided a framework to assist nurses with accessing resources to manage stressors, combat compassion fatigue symptoms, promote resiliency, and increase communication skills.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».