The psychological effect of the COVID-19 pandemic on rural appalachian nurses
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has affected all individuals around the globe, spreading rapidly in late 2019. Confirmed cases of COVID-19 continue to be on the rise causing healthcare facilities to be overwhelmed. In the Appalachian region of the US, the pandemic has been devastating for the community. Healthcare workers on the frontline have had to respond to the pandemic by working directly with patients infected in both the hospital and community setting and have placed themselves and their families at risk of physical and psychological harm. Nurses are especially at risk due to their close personal contact with patients with COVID-19. The aim of this study was to assess the psychological impact of the pandemic on rural Appalachian nurses working directly with patients with COVID-19 in the acute care hospital setting. A cross-sectional design was utilized for this study. The Depression, Anxiety, Stress Scale (DASS-21) was administered to 77 nurses. The results of the study found that 66.3\% of the nurses self-reported their level of depression between a moderate to extremely severe level when caring for COVID-19 patients. In addition, 72.8% of participants reported their anxiety level between moderate to extremely severe and finally, 58.5% reported their stress levels between moderate to extremely severe during this time period. Based on the results of this study, it is imperative that healthcare facilities develop strategies and interventions to address the physical and mental health needs of nurses caring for patients in these stressful work environments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».