The Psychological Experience of Frontline Perioperative Health Care Staff in Responding to COVID-19: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid spread of the novel coronavirus (COVID-19) has presented immeasurable challenges to health care workers who remain at the frontline of the pandemic. A rapidly evolving body of literature has quantitatively demonstrated significant psychological impacts of the pandemic on health care workers. However, little is known about the lived experience of the pandemic for frontline medical staff. OBJECTIVE: This study aimed to explore the qualitative experience of perioperative staff from a large trauma hospital in Melbourne, Australia. METHODS: Inductive thematic analysis using a critical realist approach was used to analyze data from 9 semistructured interviews. RESULTS: Four key themes were identified. Hospital preparedness related to the perceived readiness of the hospital to respond to the pandemic and encompassed key subthemes around communication of policy changes, team leadership, and resource availability. Perceptions of readiness contributed to the perceived psychological impacts of the pandemic, which were highly varied and ranged from anger to anxiety. A number of coping strategies were identified in response to psychological impacts which incorporated both internal and external coping mechanisms. Finally, adaptation with time reflected change and growth over time, and encompassed all other themes. CONCLUSIONS: While frontline staff and hospitals have rapidly marshalled a response to managing the virus, relatively less consideration was seen regarding staff mental health in our study. Findings highlight the vulnerability of health care workers in response to the pandemic and reinforce the need for a coordinated approach to managing mental health.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».