Exploring the Experience of Healthcare Workers Who Returned to Work After Recovering From COVID-19: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: To date, a large body of literature focuses on the experience of healthcare providers who cared for COVID-19 patients. Qualitative studies exploring the experience of healthcare workers in the workplace after recovering from COVID-19 are limited. This study aimed to describe the experience of healthcare workers who returned to work after recovering from COVID-19. Methods: This study employed a qualitative descriptive approach with a constructionist epistemology. Data were collected through semi-structured in-depth interviews with 20 nurses and physicians, and thematic analysis was used to identify themes from the interview transcripts. Results: Three major themes about the psychological experiences of healthcare workers who had recovered from COVID-19 and returned to work were identified: (1) holding multi-faceted attitudes toward the career (sub-themes: increased professional identity, changing relationships between nurses, patients, and physicians, and drawing new boundaries between work and family), (2) struggling at work (sub-themes: poor interpersonal relationships due to COVID-19 stigma, emotional symptom burden, physical symptom burden, and workplace accommodations), (3) striving to return to normality (sub-themes: deliberate detachment, different forms of social support in the workplace, and long-term care from organizations). Conclusions: The findings have highlighted opportunities and the necessity to promote health for this population. Programs centered around support, care, and stress management should be developed by policymakers and organizations. By doing this, healthcare workers would be better equipped to face ongoing crises as COVID-19 continues.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| 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 | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».